【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法
本专利技术属于无线通信与室内定位
，具体涉及一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法。
技术介绍
随着位置服务的精准需求，室内定位系统成为当今倍受热捧的
，而基于WiFi信号的室内定位方法因其开放性和易用性吸引了很多科研人员。WiFi作为一种基于IEEE802.11协议的无线网络，已经普及大多数家庭和办公环境中。现今大部分移动设备都内置了符合IEEE802.11标准的无线网卡，使得用户能很容易接入无线局域网络(WLAN)中，其覆盖广的特点大大降低了室内定位技术的成本。目前，大多定位方法通过采集信号的RSSI值与指纹库匹配获取目标的位置信息，但由于RSSI是粗粒度信息，受到室内环境对信号的折射、反射、衍射等影响，导致其定位性能不稳定。近年来，一些商用无线网卡设备能够支持物理层的信道状态信信息(CSI)的采集，如Intel5300、Atheros9380无线网卡。由于通过CSI不同子信道可以提取到比RSSI更细粒度的特征信号进行分析，同时CSI还可以尽...
【技术保护点】
1.一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法，其特征在于，包括离线建库阶段和在线定位阶段；/n所述离线建库阶段包括：/nCSI坐标数据采集：将待定位区域按照1m×1m划分成若干个区域块，通过安装有Atheros 9380网卡的采集装置在每个区域块内采集参考点的CSI数据作为样本，并提取振幅信号和相位信息，得到初始特征数据集合；/n建立原始采集信息数据库：采用方差补偿的自适应卡尔曼滤波算法对提取的初始特征数据进行降噪处理，并将降噪后的数据存储到原始信息数据库中；/n离线训练分类：采用二分K均值聚类算法对原始数据进行聚类分析，将特征相同的特征数据缩小到指定区域内，形成分...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法，其特征在于，包括离线建库阶段和在线定位阶段；
所述离线建库阶段包括：
CSI坐标数据采集：将待定位区域按照1m×1m划分成若干个区域块，通过安装有Atheros9380网卡的采集装置在每个区域块内采集参考点的CSI数据作为样本，并提取振幅信号和相位信息，得到初始特征数据集合；
建立原始采集信息数据库：采用方差补偿的自适应卡尔曼滤波算法对提取的初始特征数据进行降噪处理，并将降噪后的数据存储到原始信息数据库中；
离线训练分类：采用二分K均值聚类算法对原始数据进行聚类分析，将特征相同的特征数据缩小到指定区域内，形成分簇形态的离线数据库，
构建离线指纹点数据库：将上述获得的离线数据库作为指纹点数据建立离线指纹点数据库；
所述在线定位阶段包括：
在待测点处动态获取AP的CSI数据，经过自适应卡尔曼滤波算法对数据进行处理，使用KNN匹配算法实时处理数据与离线指纹点数据库信息进行匹配计算，得到定位结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法，其特征在于，原始采集信息数据库建立过程如下：
在任意参考点(xm,ym)可采集到n个AP的CSI值，则第i个采集点可表示为：Ri＝(Ri1,Ri2,Ri3…Rin)i＝1,2,3…m，式中，Rin是第i个参考点采集到的第n个AP节点的CSI信号向量；
将参考点坐标及其CSI信号向量线性组合，则可表示为：Mi＝(Ri1,Ri2,Ri3...Rin,xi,yi)，将m个参考点的数据经自适应卡尔曼滤波算法后，将有效特征向量组合值以上式所示的数据结构存储找到原始信息数据库中，以备聚类运算时调用。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应卡尔曼滤波的CSI室内指纹定位方法，其特征在于，采用自适应卡尔曼滤波算法对提取的初始特征数据进行降噪处理的过程如下：
步骤1：设设Xk为k时刻的信号向量，将参考点坐标及其CSI信号向量离散化，那么卡尔曼滤波状态方程和观测方程可表示为：
式中Xk+1和Xk分别为状态向量在tk+1和tk时刻的滤波值，Φk+i，k和Bk+1为状态向量系数矩阵，Ψk+i，k为控制向量系数矩阵，Uk为控制向量，Γk+i，k为动态噪声向量的系数矩阵，Ωk为动态噪声向量，Zk+1为观测值，Δk+i为观测噪声向量；
若不考虑系统具有确定性输入时，其状态方程和观测方程可进一步表示为
步骤2：设Vk为i时刻的预测残差方程：
技术研发人员：刘颜星，郝占军，田冉，高世伟，
申请(专利权)人：西北师范大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。