基于CSI的室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、隨著無線通信網(wǎng)絡的發(fā)展與智能設備的普及，基于位置的服務逐漸深入人們的生活，促使著研究者、工業(yè)界將更多的精力與熱情投入到定位的研究中。室內(nèi)環(huán)境由其固有的局限性，仍缺少有效的定位技術，本文充分研究了多種定位技術，提出了基于信道狀態(tài)信息的室內(nèi)定位方法。
　　首先，本文重點研究了基于WiFi的室內(nèi)定位技術，并在此基礎上指出基于接收信號強度定位技術的不足以及信道狀態(tài)信息的優(yōu)勢，充分的調(diào)研了基于信道狀態(tài)信息的室內(nèi)定位算法，分析了已有算法的問題

2、。通過實驗與數(shù)據(jù)分析，充分闡明了信道狀態(tài)信息隨時間的穩(wěn)定性、隨接收設備方向的變化性、隨人員移動等的波動性、對位置變化的敏感性，闡述了信道狀態(tài)信息的位置識別有效性、應用信道狀態(tài)信息進行定位的關注點以及影響信道狀態(tài)信息有效性的因子。
　　其次，為去除子載波信號的相關性，提出了對數(shù)據(jù)進行歸一化；為充分提取不同訓練樣本的差異性，同時減少瞬時波動信號的影響，本文提出了利用加權主成分分析法算法對數(shù)據(jù)進行降維與特征提取，結(jié)合貝葉斯算法對待定位數(shù)

3、據(jù)進行定位；本文提出了基于統(tǒng)計的貝葉斯算法，避免傳統(tǒng)貝葉斯算法對數(shù)據(jù)分布的假設。
　　再次，為充分提取樣本的類內(nèi)相似性、類間差異性，本文利用基于Fisher準則函數(shù)的線性判別算法進行特征提取，結(jié)合貝葉斯算法實現(xiàn)了更高的定位準確度；為減少環(huán)境因子如人員移動對定位效果的影響，引入了“位置圖像”的概念，利用雙向二維主成份分析算法移除“位置圖像”的行列相關性，結(jié)合貝葉斯算法與K近鄰算法實現(xiàn)定位，在保證特征信息的同時減少計算量，并充分提高定