【摘 要】
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室内定位是实现万物互联的必由之路。作为信息产业的关键特征,室内定位技术凭借日新月异的技术突破,呈现出广阔的市场前景,然而受限于复杂室内环境影响,目前的室内定位技术百花齐放却莫衷一是。随着商用无线设备的广泛部署,基于细粒度的信道状态信息的定位技术在室内定位和感知检测等应用领域中作为拥有高度发展潜力的技术受到广泛的关注。本文主要针对实际复杂环境下的无线信号幅相表征分辨率低、动态人员对定位的干扰及人员感
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室内定位是实现万物互联的必由之路。作为信息产业的关键特征,室内定位技术凭借日新月异的技术突破,呈现出广阔的市场前景,然而受限于复杂室内环境影响,目前的室内定位技术百花齐放却莫衷一是。随着商用无线设备的广泛部署,基于细粒度的信道状态信息的定位技术在室内定位和感知检测等应用领域中作为拥有高度发展潜力的技术受到广泛的关注。本文主要针对实际复杂环境下的无线信号幅相表征分辨率低、动态人员对定位的干扰及人员感知检测受非视距传播影响而产生高虚警率问题、以及高精度需求与系统运算复杂度的矛盾性的三大问题,提出了一种实用性的基于增强信道状态信息(Channel State Information,CSI)特征的感知适应性的室内定位系统C-InP。本文的主要研究内容和成果包括以下三个方面:(1)CSI幅度与相位特征的优化与增强处理。针对室内环境及硬件缺陷对CSI测量值的噪声干扰引起的CSI分辨率低的问题,本文综合考虑室内定位环境下CSI幅度特征的异常筛选优化,提出了中位值方差概率离群值过滤的幅度筛选算法(Amplitude outlier filtering algorithm of Median Variance Probability,AMVP),并联合相位特征的改进校准方法,实现基于LS线性变换的相位优化校准算法(Phase Least Squares-based optimized Calibration algorithm of the linear transformation,PLSC),从而建立一个高分辨率的信号优化特征与用户位置之间的映射关系。CSI优化增强处理为感知定位系统C-InP的设计奠定了信号基础。(2)轻量级动态感知模块设计。针对实时性感知要求,本文从时间序列维度提出了模糊特征粒化(Fuzzy Feature Granularization,FFG)方法,实现轻量级检测运算的研究目标;针对移动人员感知精度受非视距(Non-line-ofsight,NLOS)传播对信号特征的影响造成检测高虚警率问题,本文进一步利用支持向量二分类(Binary-Support Vector Classification,B-SVC)的方法以实现高准确度感知。针对移动人员的干扰引起的信号波动对定位效果的影响问题,本文提出移动人员动态感知模块设计对人员干扰进行识别,用来作为后序定位系统设计的预检测模块。(3)基于增强CSI特征的感知适应性的室内定位系统。针对定位系统中高精度需求与系统复杂度的矛盾,本文提出了一种实用的室内感知与定位系统C-InP,该系统主要包括两大组成部分:轻量级动态感知模块、定位估计模块。定位估计模块权衡精度和复杂度,利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对高维特征矩阵进行维度优化,然后利用支持向量多分类M-SVC方法实现室内定位。最后,本文分别从增强CSI信号特征的表征能力、感知与定位模块精度以及C-InP系统的精度与运算复杂度三个角度出发,在四个典型的室内场景中展开了全面的实验设计和对比验证以评估C-InP系统的优越性。实验结果表明:本文提出的信号特征处理算法远优于传统的处理方法,C-InP的性能优于现有的MDS-KNN和NB系统,综合多房间实验环境和复杂车库的感知检测精度分别达到89.4%和94.7%,其相应的定位平均距离误差分别为0.49m和0.81m。此外,从系统平均运行时间上看,C-InP系统相对于无感知模块的定位系统实现了约23.2%的性能提升。
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