无线通信网络作为现代化信息传输的重要载体,服务于人类社会各个方面,基于无线通信的定位技术近年来得到飞速的发展。目前,基于无线信号的定位技术因其信号源遍及广泛,终端便携,系统成本低,方法可移植性强等优势,成为室内外定位方向的研究热点。本文基于无线通信信号,针对室内外非视距场景下的位置指纹定位算法深入研究,以提高定位精度为目标,主要研究工作概括如下:(1)在分析无线信道确定性模型和随机模型基础上,重点研究基于射线跟踪算法和对数路径损耗算法的两种信道模型。利用无线仿真平台Wireless Insite搭建基于802.11ac协议的无线仿真场景,采集接收信号强度(Receive Signal Strength,RSS)数据,分析射线跟踪模型的信号传播规律及分布特点;通过对数拟合方式,确定对数路径损耗模型相关参数,完成模型构建及信号分析;对比两种模型,确定以射线跟踪模型为基础,搭建无线仿真场景,完成离线数据集的构建。(2)提出了一种基于卡方距离和离散系数联合的K近邻匹配定位算法—CSD-DWKNN算法,该算法在近邻点选取阶段,以卡方距离替代欧氏距离进行相似度度量,综合考虑了目标与参考点(Reference Point,RP)之间的绝对距离和相对距离;目标点位置确定阶段,考虑各近邻点对于位置计算贡献的差异,将各近邻点RSS的离散系数作为其参与计算的权重,通过仿真数据集对所提算法进行定位验证。(3)引入无线信号更具细粒化的信道状态信息(Channel State Information,CSI),提出了一种低信噪比下的二维空间谱估计算法-加权空间平滑算法,用于解析接入点(Access Point,AP)到接收端的信号到达角(Angel of Arrival,Ao A)和飞行时间(Time of Flight,To F)。基于RSS和Ao A-To F特征融合的思想,提出了一种多特征融合的指纹定位算法,该算法融合了RSS、Ao A和To F三个维度的信号特征,增强指纹库中RP细粒化程度;通过多层感知机网络训练离线指纹库,获取定位回归模型,增强对非RP点的关系拟合,在线阶段将信号测量参量输入模型即可获取目标点位置。
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