The invention discloses a method based on CSI (Channel state information, channel state information) method for indoor positioning, the main process includes: one is the CSI signal to the collection and use of low pass filter is used to filter to remove most of the background noise; two is PCA of the filtered signal (principal analysis component analysis, principal component), to reduce the dimensionality effect; the three is to deal with the signal extraction moving signal features, including signal energy intensity, energy, wave number and phase variance; finally, using machine learning algorithms to the training, the indoor positioning model based on CSI. The invention provides an indoor positioning method based on CSI, and solves the problem that the CSI signal is easy to be interfered, the noise is too large and the indoor positioning accuracy is not high in the multipath environment.
【技术实现步骤摘要】
基于CSI信号的室内定位方法
本专利技术涉及无线网络
,特别是涉及一种基于CSI信号的室内定位技术。
技术介绍
最近几年,无线信号应用于室内定位的场景越来越多,随着Wi-Fi信号覆盖了人们生活中的各个场所,像商场、机场、家里、办公场所等,使得Wi-Fi信号应用于室内定位具备了先天的优势。但是,无线信号在室内有直射、反射、散射等多种传播途径,这会产生多径效应,多径效应会对基于无线信号的室内定位的精度产生影响。此外,无线信号在室内极易受到干扰,还有背影噪声问题。因此,解决多径环境下的噪声问题,是无线信号应用于室内定位的一个关键问题。目前常见的基于无线信号的室内定位方法主要有两种,一种是需要人携带特定传感器,如RFID标签;另一种是设备无关的。前一种的问题主要是不方便,如果需要人携带相关的传感器,那对于室内定位的推广来说,是不利的。第二种方法,是目前研究的比较广泛和热门的方法,主要应用的技术方法有两种,一种是基于RSSI的,另一种是基于CSI的。基于RSSI的,是利用RSSI无线信号传播模型来估算信号传播距离,随着距离的变化,接收端接收到的RSSI信号强度也不一样,但是这种方法在多径效应下,信号传播模型会改变,造成测量精度不高。基于CSI的,利用CSI子载波的幅度和相位信息,以幅度和相位建立相应的模型,以此来进行定位,虽然CSI的灵敏度比RSSI要好,但是也存在着多径问题和噪声问题。
技术实现思路
为了解决这些问题,本专利技术结合了信号处理的相关技术,将PCA分析技术应用于CSI处理中,并结合机器学习的方法,建立了基于CSI的室内定位模型,主要解决了背景噪声问 ...
【技术保护点】
一种基于CSI信号的室内定位方法,其特征在于:1)本系统是基于CSI的室内定位的应用改进,无需携带传感器,使用常见的无线商用设备;2)对采集的CSI数据进行有效的去噪和降维处理;3)提出了多种有效的波形特征生成方法,包括相位、能量、方差和波峰数;4)将机器学习的方法应用于室内定位,建立了基于CSI的室内定位模型,提高了系统定位准确度。
【技术特征摘要】
1.一种基于CSI信号的室内定位方法,其特征在于:1)本系统是基于CSI的室内定位的应用改进,无需携带传感器,使用常见的无线商用设备;2)对采集的CSI数据进行有效的去噪和降维处理;3)提出了多种有效的波形特征生成方法,包括相位、能量、方差和波峰数;4)将机器学习的方法应用于室内定位,建立了基于CSI的室内定位模型,提高了系统定位准确度。2.根据权利要求1所述的基于CSI信号的室内定位方法,其特征在于:步骤一、利用低通滤波器对收集到的CSI信号进行滤波处理,除去大部份的背景噪声;步骤二、对滤波后的信号进行PCA(principalcomponentanalysis,主成份分析)处理,达到降维去噪的效果;步骤三、对处理后的信号提取人走动信号特征,包括:信号能量强度、能量方差、波峰波谷数和相位;最后利用机器学习算法对其训练,得出基于CSI的室内定位模型。3.根据权利要求2所述的基于CSI信号的室内定位方法,其特征在于:利用Wi-Fi信号室内定位机制,对采集的CSI数据提出有效的去噪和降维处理方法:一是采集CSI数据,通过发射端和接收端两部份组件,其中发射端有Tx根发射天线,接收端Rx根接收天线,一共可采集到Τx*Rx组CSI数据,每一组CSI数据包由30个子信道的数据组成;二是利用Butterworth(巴特沃斯滤波器)低通滤波器,对采集到的CSI数据进去噪处理,去除大部分的背景噪声;三是利用PCA去噪声方法,进一步去除细微的噪声并实现数据维度的降低,采用SVD(singularvaluedecomposition,...
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