基于CSI測距的輕量級指紋室內(nèi)定位技術(shù)研究.pdf

1、隨著Wi-Fi和移動設(shè)備的普及，基于Wi-Fi的室內(nèi)定位受到了越來越多研究者的關(guān)注。接收信號強度指示（RSSI）作為一種主流的方案常用于基于測距的定位系統(tǒng)和指紋定位系統(tǒng)。近年來，有設(shè)備（如Intel5300無線網(wǎng)卡）支持獲取物理層的信道狀態(tài)信息（CSI）。CSI是比RSSI能以更細粒度表征信號特性的一種指標，為基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)開辟了新的空間，因而被廣大研究者所關(guān)注。本文基于CSI進行室內(nèi)定位研究，主要貢獻如下：
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2、.提出了一種基于 CSI測距的輕量級指紋定位方案，RanLiFi（Range-based Lightweight Fingerprint）方案，包括預(yù)處理階段、離線階段和在線階段。預(yù)處理階段在離線和在線階段之前都會進行，用于處理得到穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，離線階段構(gòu)建室內(nèi)指紋地圖，在線階段完成測距及指紋匹配并得到目標的位置。通過采用一種新型的環(huán)狀采樣點策略，可以將基于測距的定位方法和基于指紋的方案巧妙結(jié)合，通過指紋方案彌補測距方案精度不高的劣勢，并

3、通過測距方案降低指紋方案中指紋匹配的開銷。具體而言，首先計算得到目標與無線接入點（AP）之間的距離d，然后將指紋匹配范圍縮小到以無線接入點為圓心，半徑最接近d值的環(huán)路上進行，最后將匹配程度最高的指紋對應(yīng)的位置作為目標的位置。
　　2.基于巴氏系數(shù)法，提出了一種 B-AoE（Bhattacharyya based Average of Energy of Interest）指紋。通過對6種候選指紋方案從內(nèi)在相似性和外在差異性兩方面進

4、行評價，發(fā)現(xiàn)B-AoE指紋很好地滿足了相同位置足夠相似，不同位置容易區(qū)分的特性要求。在 RanLiFi的離線階段和在線階段，將獲取到的 CSI數(shù)據(jù)生成B-AoE指紋。
　　3.為了準確測距，提出一種基于感興趣能量的自適應(yīng)傳播模型，稱為 S-EoI（Self-adaptive and Energy of Interest based）模型。通過分析發(fā)現(xiàn)，在20MHz頻寬的條件下，并不能準確分離視距路徑和非視距路徑信號，此外，即使在同

5、一室內(nèi)環(huán)境中，每次信號傳輸?shù)乃p程度也是有差異性的?；诖耍疚亩x了一種穩(wěn)定性好且能反映環(huán)境變化的感興趣能量值，并給出了一種自適應(yīng)的方法計算每次信號傳輸?shù)穆窂綋p耗系數(shù)，基于二者進行距離計算。S-EoI模型最大的優(yōu)點在于無需對不同室內(nèi)環(huán)境進行參數(shù)訓(xùn)練，自適應(yīng)的路徑損耗系數(shù)可準確反映當次信號的衰減情況。
　　4.實現(xiàn)了基于CSI測距的輕量級指紋定位系統(tǒng)，RanLiFi系統(tǒng)。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)處理模塊、指紋地圖構(gòu)建模塊和定位導(dǎo)航

6、模塊，并支持容錯機制和反饋機制，用于保證系統(tǒng)的實用和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)獲取模塊采用Intel5300無線網(wǎng)卡獲得原始的 CSI數(shù)據(jù)，預(yù)處理模塊、指紋地圖構(gòu)建模塊和定位導(dǎo)航模塊分別對應(yīng)實現(xiàn)了RanLiFi方案中預(yù)處理階段、離線階段和在線階段中的方法。在指紋地圖構(gòu)建模塊，采用滑動窗口機制控制數(shù)據(jù)量并生成指紋，而在定位導(dǎo)航模塊，為了滿足實時性，以1s為時間片采集數(shù)據(jù)生成指紋用于進行匹配。
　　5.從多個角度對RanLiFi定位系統(tǒng)進行了性能評