一种基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法，该装置包括：信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元，其中：信道切换和融合单元进行多频段CSI获取，经特征提取单元进行随机相位偏移消除后，由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测。本发明专利技术利用信道切换和融合算法实现多路切换和包处理来获取多频段CSI，并针对这些多频段CSI信息进行特征提取，利用深度学习算法建立多频段CSI指纹库，无线信号的多频段协同显著提高预测位置的精度。频段协同显著提高预测位置的精度。频段协同显著提高预测位置的精度。
【技术实现步骤摘要】
基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法
[0001]本专利技术涉及的是一种无线通信领域的技术，具体是一种基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法。
技术介绍
[0002]现有室内定位领域技术包括蓝牙低能耗技术、LTE/NR技术和Wi
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Fi技术等，但由于频谱资源都是稀缺且不连续，且功率延迟分布的时间分辨率取决于Wi
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Fi信号的带宽。低带宽的单频段使得现有基于Wi
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Fi的定位性能受到较大限制。
[0003]现有通过商用Wi
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Fi信号实现精确功率延迟分析的室内定位系统往往需要额外采集RSSI，通过路径损耗拟合发射端和接收端之间的距离，因此定位精度较低。如不额外采集RSSI时，则现有室内定位系统需要通过各类估计算法进行额外信息的推测，虽然该类技术提高信号分辨率，但推测仿真得到的结果与实际复杂多变的环境相比区别较大，无法实现实际工业应用。
技术实现思路
[0004]本专利技术针对现有技术未考虑频域相关性、定位精度较低、在低带宽场景下定位性能较差的缺陷，提出一种基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法，利用信道切换和融合算法实现多路切换和包处理来获取多频段CSI，并针对这些多频段CSI信息进行特征提取，利用深度学习算法建立多频段CSI指纹库，无线信号的多频段协同显著提高预测位置的精度。
[0005]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006]本专利技术涉及一种基于多频段CSI协同的无线定位装置，包括：信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元，其中：信道切换和融合单元进行多频段CSI获取，经特征提取单元进行随机相位偏移消除后，由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测。
[0007]所述的多频段包括：2.4GHz和5GHz总共有35个Wi
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Fi频段CSI。
[0008]所述的随机相位偏移消除是指：通过线性变换来消除融合的多频段CSI相位的载波频率偏移(CFO)和采样频率偏移(SFO)。技术效果
[0009]相比现有技术使用双向采集作为确认重传机制，本专利技术针对不同通信环境设置了三种确认重传机制。不设置确认重传机制，切换时间最短；使用双向采集，将接收端发送的包作为确认包，从而实现确认重传机制；当接收端接收到数据包，不回复该确认，发射端在给定超时时间未收到该确认会重传数据包，该方法需要每台设备拥有两张以上网卡，一张网卡不启用联网工作在monitor模式发送和接收数据包，另一张网卡启用联网通过socketTCP/UDP发送和接受确认。如果通信环境最好，适用不设置确认重传机制；如果通信环境不是最好且每台设备拥有两张以上网卡，适用通过socketTCP/UDP作为确认重传机制；
如果通信环境不是最好且不是每台设别拥有两张以上网卡，适用通过双向采集作为确认重传机制。
[0010]相比现有技术或仅支持单频段CSI的相位配准算法，或不使用相位作为指纹而使用估计的AOA，本专利技术通过判断相邻子载波之间的融合的多频段CSI相位值变化是否大于给定阈值π来补偿融合的多频段CSI相位值多个2π得到补偿后的多频段CSI相位；通过线性变换得到配准后的多频段CSI相位。
附图说明
[0011]图1为本专利技术系统示意图；
[0012]图2为实施例场景示意图；
[0013]图3为实施例数据采集示意图；
[0014]图4和图5为实施例效果示意图。
具体实施方式
[0015]如图1所示，为本实施例涉及一种基于多频段CSI协同的无线定位装置，包括：信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元，其中：信道切换单元获取2.4GHz和5GHz总共有35个Wi
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Fi频段CSI，特征提取单元通过线性变换来消除融合的多频段CSI相位的载波频率偏移(CFO)和采样频率偏移(SFO)，深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系，以及在在线阶段将请求者的指纹作为输入并得到预测位置。
[0016]如图1所示，为本实施例基于上述系统的基于多频段CSI协同的无线定位方法，包括以下步骤：
[0017]步骤1、信道切换和融合单元的多频段CSI获取，具体为：信道切换和融合单元将获取2.4GHz和5GHz总共有35个Wi
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Fi频段CSI。
[0018]本实施例使用两台配备Intel无线网卡的笔记本电脑作为发射端和接收端。发射端使用一个天线，而接收端使用三个天线。在一个典型的室内场景实验室中验证的模型。如图2所示，两台笔记本电脑分别放置在高度为150cm的桌子上。
[0019]鉴于本方法针对二维空间中的定位，即目标设备的高度保持不变。两台笔记本电脑设置为monitor模式，使用信道切换和融合算法实现跳频协议，信道切换和融合算法基于现有CSI的采集工具Linux802.11nCSITool，进行修改，修改的程序可以扫描所有35个Wi
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Fi频段，如图3所示。
[0020]在固定的位置处放置10个RP点。在离线阶段，将其中：一台笔记本电脑放置在AP，另一台笔记本放置在RP，收集数据包。首先，收集单信道的数据包，使用带宽为20MHz的5GHzWi
‑
Fi信道，并选择信道132，在每个RP处，得到989个3
×1×
30的CSI时域样本。其次，使用带宽为20MHz的5GHzWi
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Fi信道，并选择信道132，信道136和信道140，在每个RP处，得到989个3
×1×
90的CSI时域样本。使用7：2：1的比例将整个数据集分为训练集、验证集和测试集。
[0021]在固定的位置处放置4个TP点。在在线测试阶段，将其中：一台笔记本电脑放置在AP，另一台笔记本放置在RP，收集数据包。首先，收集单信道的数据包，使用带宽为20MHz的5GHzWi
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Fi信道，并选择信道132，在每个TP处，得到248个3
×1×
30的CSI时域样本。其次，使
用带宽为20MHz的5GHzWi
‑
Fi信道，并选择信道132，信道136和信道140，在每个TP处，得到248个3
×1×
90的CSI时域样本。
[0022]同时由于在信道切换过程中必须保证发射端和接收端始终同步工作在同一信道上，在同步传输中用确认重传机制，避免快速信道切换过程中的丢包现象。当信道质量好，不丢包或几乎不丢包，可以不设置确认重传机制。
[0023]所述的确认重传机制，具体包括：通过socketTCP/UDP发送和接受确认，发射端设置一个确认，当接收端接收到数据包，回复该确认，发射端切换到下一个信道；当接收端未接收到数据包，不回复该确认，发射端在给定超时时间未收到该确认会重传数据包，该方法需要每台设备拥有两张以上网卡，一张网卡不启用联网工作在monitor模式发送和接收数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多频段CSI协同的无线定位装置，其特征在于，包括：信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元，其中：信道切换和融合单元进行多频段CSI获取，经特征提取单元进行随机相位偏移消除后，由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测；所述的多频段包括：2.4GHz和5GHz总共有35个Wi
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Fi频段CSI；所述的随机相位偏移消除是指：通过线性变换来消除融合的多频段CSI相位的载波频率偏移和采样频率偏移。2.一种根据权利要求1所述装置的基于多频段CSI协同的无线定位方法，其特征在于，包括：步骤1、信道切换和融合单元的多频段CSI获取，具体为：信道切换和融合单元将获取2.4GHz和5GHz总共有35个Wi
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Fi频段CSI；步骤2、特征提取单元的随机相位偏移消除，具体为：特征提取单元将通过线性变换来消除获取的多频段CSI相位的载波频率偏移和采样频率偏移；步骤3、通过深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系，具体为：采用DNN网络和CNN网络，应用Dropout技术、Batch Normalization技术并采用ReLU作为每个隐藏层的非线性激活函数；步骤4、深度学习单元在在线阶段的位置预测；在在线阶段，接收端通过信道切换和融合单元接收来自发射端的多频段CSI，通过特征提取单元消除相位误差，最后通过训练后的深度学习单元；当采用DNN分类网络，训练后的深度学习单元输出NR维概率向量，利用输出来获得最终的预测位置，具体为：其中：R
j
是第j个RP的坐标，Ω选取的是RP的集合，y
(j)
是第j个深度学习单元输出向量；当采用DNN回归网络，训练后的深度学习单元直接输出预测位置。3.根据权利要求2所述的基于多...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐斯宇，向晨路，张舜卿，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：
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