【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于室内定位，具体涉及一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法。
技术介绍
1、在新兴应用的推导下，未来5g和6g无线系统需要有能够提供高精度的感知服务能力，同时，由于毫米波和mimo技术的广泛应用，通信信号在时域和角域上都呈现高分辨率的特点，使得利用通信信号实现高精度感知成为可能，极大地推动了通信感知一体化的研究；
2、高精度的定位是导航、监视以及感知人群的基础，尽管gps系统在室外定位导航中取得了令人满意的效果，但它在室内环境中表现并不理想，此外，利用gps技术还需要额外的硬件成本和消耗更多的能量；因此，在室内定位中，为摆脱对gps系统的依赖，利用isac信号实现位置感知是一大有效的解决方案。
3、传统的定位常常利用到达信号强度(rss)，信号到达时间或时间差(toa和tdoa)，或到达角度(aoa)来实现，但都存在着一定的局限性；
4、rss需要测量接收信号的强度，并利用传播模型来估计距离和信号强度之间的关系，然而，rss不适合室内定位的根本原因来自两个方面；首先，rss是在每个数据包上从射频信号中测量出来的，这很难得到一个准确的数值；其次，rss很容易被多径效应所改变，除了los信号外，还可能有多个信号通过不同路径到达接收器；这种多径效应在有天花板、地板和墙壁的室内环境中更为严重；
5、toa和tdoa是基于无线信号传输时间的定位技术，这两种技术在定位阶段都需要知道至少三个锚点的位置，并且都对时间同步有较高的要求，不容易实现；
6、aoa需要测
7、另一方面，基于指纹的方法不需要知道锚点的位置，也不需要测量时间和角度，具有易实现、易测量、成本低等特点，已逐渐成为室内定位技术的主流趋势；
8、传统基于指纹的定位方法通常将收集的rss作为信道特征，但由于多径效应的存在，导致rss极度不稳定。尽管利用卡尔曼滤波等预处理方法可以降低这种不稳定性，但在接收信号波动较大时将出现大的误差，极大的影响定位精度。因此，需要专利技术一种定位精度高，复杂度低的定位方法应用于复杂的室内环境。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，具有定位精度高，复杂度低，适用于复杂的室内环境等诸多优势，在未来室内定位中具备光明前景。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，包括以下步骤：
4、s1：算法初始化阶段，进行信号预处理；
5、s2：svm识别分类los径，根据接收信号，实现los径的精准识别与分类；
6、s3：根据los径的数量采取相应的定位方法，获取用户位置；
7、s4：用户位置的输出。
8、进一步地，所述s1中的信号预处理为对收集到的csi进行降维、异常数据处理和归一化操作；
9、对所述csi进行的降维为pca降维，所述pca降维包括以下步骤：
10、在每个位置y处，假设存在t个p维的向量，即记
11、pca的关键是找到均值矩阵u以计算方差，首先将先找到csi向量的均值向量且协方差矩阵可表示为v＝u'u/t，找到v的q个最大的特征值与于其相对应的特征向量便可将p维的csi向量转换为q维的数据向量dpca(q＜p)，转换公式为dpca＝(d-γ)φpca；
12、对所述csi进行的异常数据处理为异常数据过滤，所述异常数据过滤包括以下步骤：
13、利用pauta准则，首先对收集到的足够多的csi数据求均值，然后将各个原始数据与均值进行比较，数据与均值差大于3σ的视为异常数据，需要过滤掉，其中3σ表示原始数据的标准差；
14、对所述csi进行的归一化操作为数据归一化，所述数据归一化包括以下步骤：
15、将原始csi数据范围限制在0～1之间。
16、进一步地，所述s2包括以下步骤：
17、在利用svm的过程中，将los数据标记为1，nlos数据标记为-1：对于此数据集，利用svm对csi的幅值和相位信息进行分类，然后求解
18、
19、
20、其中，ci∈{-1,1}，n表示样本数，w∈rq表示的是分类超平面的方向，b∈r表示超平面的位置，c表示的是分类误差与最大可分离区域的折中系数，ξ＝(ξ1,ξ2,...,ξn)表示松弛变量；
21、通过求解上式，得到以下分类函数：
22、
23、其中，αi为拉格朗日因子，核函数k(csinormalized,i,csi)为
24、k(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)
25、其中，γ＞0为kernel参数，f(csi)＞0表示为los数据，反之表示为nlos数据。
26、进一步地，所述s3包括以下步骤：
27、若存在三条即三条以上los径，直接利用基于数学模型的方法计算用户位置；
28、若存在两条los径，利用模型计算交点，并通过csi的相关性定位交点计算用户位置；
29、若存在一条los径，利用混合模型-指纹的方法获取用户位置；
30、若不存在los径，只存在nlos径，利用指纹的方法实现在线的匹配，确定用户位置。
31、进一步地，所述s4中，若存在los径，则可直接输出用户位置；若不存在los径，则混合不同指纹匹配方法，对得到的不同位置进行加权输出最终的用户位置。
32、本专利技术取得的技术效果为：
33、本专利技术的一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法考虑了复杂室内环境内非直射径的影响，并基于isac信号的csi特征，通过指纹和模型双模式定位，信号分类过程主要是通过支撑向量机识别接收机接收到的信号是否为los信号，而指纹定位用于精确确定用户的位置，算法具有定位精度高，复杂度低，适用于复杂的室内环境等诸多优势，在未来室内定位中具备光明前景。
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1.一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：所述S1中的信号预处理为对收集到的CSI进行降维、异常数据处理和归一化操作。
3.根据权利要求2所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：对所述CSI进行的降维为PCA降维，所述PCA降维包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：对所述CSI进行的异常数据处理为异常数据过滤，所述异常数据过滤包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：对所述CSI进行的归一化操作为数据归一化，所述数据归一化包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：所述S
8.根据权利要求7所述的一种通感一体化系统基于CSI的室内高精度定位方法，其特征在于：所述S4中，若存在LoS径，则可直接输出用户位置；若不存在LoS径，则混合不同指纹匹配方法，对得到的不同位置进行加权输出最终的用户位置。
...【技术特征摘要】
1.一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，其特征在于：所述s1中的信号预处理为对收集到的csi进行降维、异常数据处理和归一化操作。
3.根据权利要求2所述的一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，其特征在于：对所述csi进行的降维为pca降维，所述pca降维包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种通感一体化系统基于csi的室内高精度定位方法，其特征在于：对所述csi进行的异常数据处理为异常数据过滤，所述异常数据过滤包括以下步骤：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟维晓，张海英，刘煜焓，陈舒怡，张雅童，张源，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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