基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法制造方法及图纸

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
‑
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
‑
Fi信号的带宽。低带宽的单频段使得现有基于Wi
‑
Fi的定位性能受到较大限制。
[0003]现有通过商用Wi
‑
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
‑
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
‑
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：