[发明专利]一种基于菲涅尔区的船载环境多目标室内定位方法

说明书

一种基于菲涅尔区的船载环境多目标室内定位方法，包括以下步骤：采集离线CSI数据；对CSI相位进行动态清洗，得到CSI相位测量值，获得时域功率延迟曲线；利用Rician包络分布对视距路径主导条件进行建模，计算视距路径分量的功率与散射非视距路径的功率之比得到Rician‑K因子，判断菲涅尔区域中存在目标的概率；测量并计算Wi‑Fi信号的总拟合误差，并解决优化问题以识别趋肤信号，进而确定目标在菲涅尔区内的方向；确定所有子区域并推算其对应的有向菲涅尔特征，构建菲涅尔特征表；利用支持向量机将采集的在线菲涅尔特征矩阵与离线菲涅尔特征表匹配得到用户实时位置。本设计不仅降低了成本，而且提高了定位精度、减少了定位计算量。

技术领域

本发明涉及智能交通的船载环境室内定位领域，尤其涉及一种基于菲涅尔区的船载环境多目标室内定位方法，主要适用于在降低成本的基础上提高定位精度与减少定位计算量。

背景技术

近些年以来，室内定位在许多新兴的应用中起到了至关重要的作用，然而现存的大多数定位技术都需要目标自身携带可通讯设备，这造成了许多场景不适用。随着Wi-Fi应用的普遍性，基于Wi-Fi的被动式室内定位技术以其不需要用户佩戴任何无线设备且可以穿透非金属物质的墙体的特点，受到了学术界和产业界的巨大关注。现有的基于WiFi的室内被动式定位方法是主要基于CSI信息的被动式定位。

然而，由于船舶的钢铁结构及其航行的特殊特性，传统基于Wi-Fi的被动式定位方法由于在船舶环境下受多径影响很难提供高精度的定位结果，而且现有基于细粒度CSI信息的被动式定位方法大多是采用指纹方法，通过收集目标在不同的位置指纹来建立一个指纹数据库，然后定位各目标位置时，将观测的指纹和原来所得到指纹数据库进行对比分析，进而确定目标位置。该方法能得到令人满意的高精度，但是每当环境受到巨大变化或者细微变化时，它需要人工周期性地更新该指纹数据库来获得精准的定位，而这一过程会消耗大量的人力和物力。因此在动态的船舶环境下，该类方法所需要的成本过高，无法在船舶环境实施。

综上所述，现有的船舶环境下的被动式技术在定位精度、计算量、成本等方面存在不足。因此需要有更高可行性的船舶室内被动式定位新技术。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的成本高、定位精度低、定位计算量大的缺陷与问题，提供一种成本低、定位精度高、定位计算量小的基于菲涅尔区的船载环境多目标室内定位方法。

为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种基于菲涅尔区的船载环境多目标室内定位方法，该方法包括以下步骤：

A、采集各时刻的CSI数据，CSI数据采用矩阵形式表示；

B、利用线性拟合对CSI相位进行动态清洗，消除CSI的动态相位误差，保留CSI相位测量值，得到时域功率延迟曲线；

C、利用Rician包络分布对视距路径主导条件进行建模，计算视距路径分量的功率与散射非视距路径的功率之比得到Rician-K因子，对Rician-K因子进行阈值检测判断菲涅尔区域中存在目标的概率；

D、设计一种基于衰落模型的有向菲涅尔特征估计算法，具体包括以下步骤：

D1、对Wi-Fi信号的传播衰落、反射吸收、趋肤路径衰减和目标反射衰减建模；

D2、利用步骤D1中的四种模型得到非视距路径的接收功率，通过与时域功率延迟曲线测量结合定义总拟合误差；

D3、利用牛顿法或梯度体面法解决总拟合误差优化问题，并得到每个路径的估计值，识别趋肤信号，利用趋肤信号的偏斜度确定目标在菲涅尔区内的方向；

E、确定所有子区域并推算其对应的有向菲涅尔特征，构建菲涅尔特征表；

F、先将采集的在线CSI数据依次经步骤B、步骤C、步骤D处理，得到在线菲涅尔矩阵，再利用支持向量机算法进行分类，然后进行位置匹配得到用户实时位置。