[发明专利]一种基于CSI的室内定位方法在审

专利信息
申请号: 201810614787.9 申请日: 2018-06-14
公开(公告)号: CN109151731A 公开(公告)日: 2019-01-04
发明(设计)人: 党小超;司雄;郝占军;黄亚宁 申请(专利权)人: 西北师范大学
主分类号: H04W4/029 分类号: H04W4/029;H04W4/33;H04W64/00;H04B7/06
代理公司: 兰州智和专利代理事务所(普通合伙) 62201 代理人: 周立新
地址: 730070 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要: 发明提供了一种基于CSI的室内定位方法,对CSI的振幅和相位数据分别进行滤波和线性变换处理,得到稳定鲁棒的数据特征;融合已处理后的振幅和相位信息,进行室内定位;将朴素贝叶斯分类应用于定位模型的训练及测试,在线阶段实时采集未知位置的信号特征,经过数据处理后得到该点的振幅相位信息,采用朴素贝叶斯分类算法与指纹库在线匹配,输出最佳的结果,完成测试点的位置估计。该定位方法改进了传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,可以有效的处理和利用CSI的数据特征、降低室内环境中的多径干扰,无需人员携带其他的设备,实现室内高精度的无源定位。
搜索关键词: 室内定位 数据特征 贝叶斯分类算法 定位模型 多径干扰 实时采集 室内环境 未知位置 位置估计 无源定位 线性变换 相位数据 相位信息 信号特征 在线阶段 在线匹配 振幅相位 数据处理 贝叶斯 测试点 指纹库 鲁棒 滤波 测试 室内 输出 携带 融合 分类 应用 改进
【主权项】:
1.一种基于CSI的室内定位方法,其特征在于,该定位方法具体为:步骤1:对CSI的振幅和相位数据分别进行滤波和线性变换处理,得到稳定鲁棒的数据特征;步骤2:融合已处理后的振幅和相位信息,进行室内定位;将朴素贝叶斯分类应用于定位模型的训练及测试,在线阶段实时采集未知位置的信号特征,经过数据处理后得到该点的振幅相位信息,采用朴素贝叶斯分类算法与指纹库在线匹配,输出最佳的结果,完成测试点的位置估计;对CSI的振幅处理:1)根据公式计算第k个数据包的第i个子载波的阈值N为采样次数,i∈[1,56]为子载波索引;2)对于新采集到的振幅数据︱Am︱new,如果第i个子载波的振幅数据︱Am︱i大于阈值thri,视为异常值,进行滤波处理;3)设需要滤波处理的数据包为k,取前后各相邻的1个数据包k‑1,k+1的CSI振幅值,由公式:分别计算三个振幅数据的平均值,得到滤波后的振幅;经过数据滤波判断处理后,计算所有链路的子载波阈值,对于整条链路的振幅,如果大于阈值thr,即视为冗余值,在数据包中去除;对CSI的相位处理:第i个子载波的相位测量值可以用公式表示为:其中,∠Phi为真实相位值,△t为接收端的时间偏移量,β是由CFO造成的位置相位偏移,z表示测量噪声;ki代表了第i个子载波索引,在Atheros平台中k∈(1,56),N为速傅立叶变换采样数,在IEEE 802.11 a/g/n协议中N的取值为64;首先,定义如下斜率a和偏移量b的两项等式:假设载波频率是对称的,可得到,b可以表示为,忽略测量噪声Z的影响,从原始相位中减去线性项aki+b,可以移除部分随机相位偏移,得到真实相位的线性组合:
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