基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法技术

本发明专利技术属于无室内定位技术领域，公开了一种基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法，采用了物理层更加细粒度且鲁棒的CSI数据作为物理信息，使得系统对感知能力远高于RSS，可以有效的避免多径效应带来的影响；采用了CSI空频特性向量聚类和参考点位置多指标聚类技术，且将原来一个簇中地理位置离其它簇成员较远的成员独立的分为一个簇，避免了地理位置离的较远但CSI空频特性向量接近的参考点被聚为同一个簇的情况；采用了CSI空频特性聚类和参考点位置聚类的双聚类技术，且将本不应被拆开的簇再合并成一个簇，完成奇异点处理的同时能够保证原来簇的完整性，从而达到更好的聚类效果。

【技术实现步骤摘要】
基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法
本专利技术属于室内定位
，尤其涉及一种基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法。
技术介绍
当前，随着无线网络的发展和无线局域网的广泛部署，基于Wi-Fi的室内定位技术受到广泛重视。在覆盖Wi-Fi网络的室内环境下，通过测量来自接入点APs的物理信息，利用数据指纹匹配原理进行定位。这种基于位置指纹的定位算法因其定位精度高、可充分利用现有设施、升级和维护对用户影响小等优点而得到广泛应用。为了提高定位精度和效率，需要对用来定位的物理信和置指纹数据进行预处理。但是现有的定位技术大都是利用MAC层多径信号叠加之后的RSS信号强度信息作为物理信息，普遍使用的预处理方法是对参考点RPs进行聚类运算，得到若干个聚类中心及其类成员。在2009年的IEEE802.11n标准中，CSI：是衡量信道情况的信道状态信息(ChannelStateInformation),属于PHY层，来自OFDM系统下解码的子载波。CSI是细粒度的物理信息，对环境更加敏感。相比于RSS表示多径的叠加效应，物理层的CSI数据信息具有更细粒度和丰富的信息，这本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法，其特征在于，所述基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法通过采用接收CSI空频特性聚类和参考点位置聚类的多指标聚类技术，对参考点进行有效的聚类，形成一定数量聚类中心及其类成员，减少定位阶段计算量，提高定位精度。

【技术特征摘要】
1.一种基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法，其特征在于，所述基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法通过采用接收CSI空频特性聚类和参考点位置聚类的多指标聚类技术，对参考点进行有效的聚类，形成一定数量聚类中心及其类成员，减少定位阶段计算量，提高定位精度。2.如权利要求1所述的基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法，其特征在于，所述基于CSI空频特性和参考点位置聚类算法的室内定位方法包括：1)数据采集阶段：1a)选择一个布设有Wi-Fi接入点APs的区域；1b)在此区域内选择N个参考点RPs，并测量这N个参考点固定位置接收的来自Ap点的CSI数据信息生成CSI空频特性指纹，存到数据库H中；1c)按照CSI空频特性信息，采用仿射传播算法AP进行聚类；1d)对1c)聚类得到的每个簇，再按照地理位置采用仿射传播算法AP进行聚类；1e)判断再次聚类的簇数量：如果第二次聚类得到的簇数量是大于等于2的正整数，则求出这些簇的两两之间的距离，将距离小于4米的簇合并为一簇，将聚类结果记录到数据库中，否则，直接将聚类结果记录到数据库中，完成指纹数据库的构建；2)定位阶段...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢小峰，边海宾，王建林，张子博，杨二周，刘嘉钰，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61