一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法技术

本发明专利技术公开了一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法，获取连续W个数据包的CSI数据；对每个CSI数据进行反傅里叶变换，获得对应的信道冲击响应；找出每个信道冲击响应的最高能量值及该最高能量值所对应的到达时间序列；对W个时间序列组成的时间序列集进行标准方差计算，得到方差值STD；根据计算得到的方差值STD，判断所述CSI数据属于LOS环境或NLOS环境；获取新的W1个CSI数据包，将新获取的数据包与原数据中的后面W‑W1个数据包合并组成新的数据集合，重复判断过程。本发明专利技术无需离线采集数据，并且可以避免因为环境的变化而重新进行数据采集所产生的人力代价。

【技术实现步骤摘要】
一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法
本专利技术涉及位置服务应用领域，特别是一种基于物理层信息的移动状态下视距/非视距路径识别方法。
技术介绍
近年来，基于位置服务(LocationbasedServices,LBS)的应用受到了研究者的广泛关注。位置服务可以应用到许多领域，例如对智能仓库进行物品管理，在大型商场进行智能导航，在紧急情况下提供被困人员的位置信息等。随着当前移动计算的飞速发展，人们对位置服务精度的要求也越来越高。在位置服务的应用中，无线室内定位技术作为其中的关键技术之一，成为了研究人员的焦点。目前，无线室内定位技术主要分为两类：基于信号强度的室内定位技术和基于信道状态信息的室内定位技术。而信道状态信息以其稳定性的优势成为主要研究对象。影响室内定位精度的主要因素是室内复杂多径的影响，因此如何从这些复杂的传输路径中将视距/非视距路径进行分离，是当前能够提高室内定位精度的有效方法。已有视距/非视距路径的识别方法，需要特定的设备或进行离线信息采集或者需要加入一些人为故意运行，才能够达到较高的识别精度，具有一定的局限性。与室外开放的信号传输环境相比，室内环境由于受到大量室内物体的分隔与阻拦(例如室内家具、人员干扰)等影响，使得无线信号的传输环境变得更为复杂。这些信号传输路径包括视距和非视距路径，由非视距传播带来的误差通常会产生信号的延迟增大，信号强度衰减及到达角度的改变等影响。因此，如何识别室内信号的传播距离为视距或非视距，根据室内不同环境对信号传播路径的影响进行判断，以达到提高室内目标定位精度的目的。在室内信号通信系统中，室内信号会因为室内物体产生非视距路径传播影响，比如非视距传播距离增大、相位变化和信号到达时间的延迟等，因此，接收端所接收的信号常很可能在较短的时间内会出现较急剧的变化。这种由非视距路径产生的影响，在一定程度上会降低室内定位精度。如何通过识别室内LOS/NLOS路径，避免或减小由NLOS路径带来的误差，成为现在室内定位技术研究人员的研究重点。目前已有相关工作实现了室内视距/非视距路径的识别工作。Pi-ChunChen[1]提出了一种利用定位残差对定位结果进行加权的算法来识别NLoS路径。文献[2]中设计了一种利用二次规划方法来识别NLoS路径的方法。后来LiCong等人[3]进一步在到达时间差(TimeDifferenceofArrival，简称TDOA)定义的基础之上，研究了移动用户位置到达时间差的非视距传播识别和校正，提出了一个基站NLoS路径识别的方法。文献[5]利用UWB提出了一个基于多径信道特征(例如峰度、平均延迟时间和平方根)统计来识别NLoS路径的方法。该方法需要特定的带宽来实现路径的识别，不适用于现在室内普遍部署的窄带网络系统。Wylie等人[6]利用不同基站在不同的时间点所测量的距离信息，结合不同时间的测量信息差和测量噪声的标准差等信息，设计了一个能够判断基站间是否存在视距的判别算法，该方法通常需要足够多的参考点参与路径的识别，并且视距的参考点占大多数。然而在实际环境中，很难使得所有的识别环境都具备这种条件，有时甚至没有视距的参考点存在，因此，这种视距识别方法并不能适用于大多数场合。文献[4]提出了利用Kalman技术进行LoS路径检测。文献[7]通过离线采集房间内的大量信号特征，利用支持向量机对其中的某几个信号特征集进行训练来对路径进行识别。但是，这些方法均需要事先采集大量的数据，进行离线训练，并且不同场景下由不同的信号特征。那么每次室内环境发生变化，均需要重新采集数据，这样就使得识别工作量非常大，不适用于易变化的室内场景。文献[8][9]算法在实现过程中需要接收端一直处于运动的状态下，通过增大接收端信号的随机性来识别LOS和NLOS路径，并且需要对大量数据包的信号特征进行统计来达到高精度的识别率，会产生额外的人力开销且实时性较差。PhaseU算法[10]在实现动态环境下LOS识别的过程中，需要目标对象携带某种内嵌传感器的移动设备，通过获取传感器的方向和重力等信息来区分LOS和NLOS路径，具有一定的应用局限性。本专利技术所用到的名词解释如下：视距：指在发送端和接收端之间能够相互“看见”的距离内，信号从发送端到接收端的一种方式。非视距：当发送端的信号在直线传播过程中遇到障碍物阻碍后，信号的传播路径会发生改变，信号会通过反射或折射等传播方式到达接收端。信道状态信息(ChannelStateInformation，CSI)：通信链路的一种信道属性。它在频域上描述了信号在不同频率上的相应特性。信道冲击响应(ChannelImpulseResponse,CIR)：通信链路的一种信道属性。它在时域上描述了信道的冲击相应特性。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于物理层信息的视距/非视距路径识别方法，避免由离线训练所产生的时间和人力开销，解决在传播路径复杂的室内环境中，分辨视距/非视距路径的问题，以提高定位的精度，达到高精度位置服务质量的目的。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取连续W个数据包的CSI数据；2)对每个CSI数据进行反傅里叶变换，获得对应的信道冲击响应；3)找出每个信道冲击响应的最高能量值及该最高能量值所对应的到达时间序列；4)对W个时间序列组成的时间序列集进行标准方差计算，得到方差值STD；5)根据计算得到的方差值STD，判断所述CSI数据属于LOS环境或NLOS环境；6)获取新的W1个CSI数据包，将新获取的数据包与原数据中的后面W-W1个数据包合并组成新的数据集合，重复步骤1)～步骤5)。步骤2)的具体实现过程包括：1)每个CSI数据表示一个子载波的振幅和相位：其中，H(fk)表示表示载波中心频率fk的CSI信息，||H(fk)||和∠H(fk)分别表示H(fk)的振幅和相位信息；2)对H(fk)进行反傅里叶变换，得到H(fk)的信道冲击响应：其中，ai，θi和τi分别表示第i个路径上的振幅、相位和时延，N指所有路径个数，δ(τ)是delta函数。步骤5)中，具体判断公式为：其中，ρ为阈值。ρ取值范围为1.2～1.8。本专利技术中，ρ＝1.6。与现有技术相比，本专利技术所具有的有益效果为：本专利技术无需离线采集数据，并且可以避免因为环境的变化而重新进行数据采集所产生的人力代价。此外，该方法还适用于动态环境中，当信号传输路径在视距/非视距之间进行转变时，也能够实时识别传输路径的变化，路径识别平均时延为328毫秒。附图说明图1为由视距转向非视距路径其方差值的变化；图2为由非视距转向视距路径其方差值的变化；图3为不同数据包与路径识别率之间的关系；图4为时间对识别率的影响；图5为当终端移动导致路径状态变化时的识别时延的累积分布。具体实施方式(1)获取Wi-Fi的信道状态信息目前，利用商用网卡Intel5300可以获得CSI信息。在实验中，我们统一使用装有Intel5300商用网卡的笔记本和支持IEEE802.11n标准的无线路由器来采集CSI信息。笔记本上装有合适的操作系统和相关CSI集成工具，当笔记本连接上Wi-Fi热点后，便在终端以每2毫秒的频率向路由器发送ping命令，然后将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取连续W个数据包的CSI数据；2)对每个CSI数据进行反傅里叶变换，获得对应的信道冲击响应；3)找出每个信道冲击响应的最高能量值及该最高能量值所对应的到达时间序列；4)对W个时间序列组成的时间序列集进行标准方差计算，得到方差值STD；5)根据计算得到的方差值STD，判断所述CSI数据属于LOS环境或NLOS环境；6)获取新的W1个CSI数据包，将新获取的数据包与原数据中的后面W‑W1个数据包合并组成新的数据集合，重复步骤1)～步骤5)。

【技术特征摘要】
1.一种移动状态下的视距/非视距路径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取连续W个数据包的CSI数据；2)对每个CSI数据进行反傅里叶变换，获得对应的信道冲击响应；3)找出每个信道冲击响应的最高能量值及该最高能量值所对应的到达时间序列；4)对W个时间序列组成的时间序列集进行标准方差计算，得到方差值STD；5)根据计算得到的方差值STD，判断所述CSI数据属于LOS环境或NLOS环境；6)获取新的W1个CSI数据包，将新获取的数据包与原数据中的后面W-W1个数据包合并组成新的数据集合，重复步骤1)～步骤5)。2.根据权利要求1所述的基于物理层信息的视距/非视距路径识别方法，其特征在于，步骤2)的具体实现过程包括：1)每个CSI数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张士庚，李慧慧，严淑萍，奎晓燕，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43