基于信道状态信息的室内无源定位技术研究

摘要

室内无源定位在安防、智能家居等领域都具有一定的应用价值。作为主流的物理信号，接收信号强度存在精度低、不够稳定等缺点，而信道状态信息是物理层的信号，具有比接收信号强度更高的精度和更好的稳定性。本文对信道状态信息的原理和特点进行了分析，并设计了基于信道状态信息的无源定位方法。为进一步提高系统性能，本文提出了提高系统总体分类准确率的置信度方法。实验结果表明，所提出的定位方法在不同环境下都可获得较好的性能。另外，为了更好的感知室内人体状态，本文还对人体的朝向检测进行了研究，为后续工作打下了基础。
　　本文的研究工作主要包括:
　　(1)对传统的基于接收信号强度的定位方法进行了介绍，引入了信道状态信息并对其进行了讨论，分析了其在精度和稳定性方面的优势以及应用于无源室内定位的原理;
　　(2)研究了信道状态信息数据的预处理和特征值提取等方法，使得采集到的数据更加可靠和有效;
　　(3)根据数据特点及无源定位系统的要求，权衡比较了各种分类算法的优缺点，选定了朴素贝叶斯方法作为无源定位的算法;
　　(4)提出了置信度方法以进一步提高室内人体位置的总体分类准确率，通过多个不同场景下的实验验证表明该方法最高可提升30％左右的性能，并且其在不同的环境下都具有较好的适应性;
　　(5)提出了采用信道状态信息实现人体朝向的无源检测方案，通过实验证明朝向检测的可行性，四个方向最优的检测准确率在90％以上，并且分析了若干指标对检测准确率的影响。

目录

声明

摘要

1．1 课题研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文的主要工作及创新点

1．4 论文的结构与安排

第2章 基于WLAN的室内定位技术

2．1 传统的定位方法

2．2 信道状态信息

2．3 无源人体定位

2．3．1 无源人体定位的原理

2．3．2 定位系统的衡量指标

2．4 本章小结

第3章 基于信道状态信息的室内无源定位实现

3．1 实验原理

3．1．1 数据采集平台搭建

3．1．2 离线训练阶段

3．1．3 在线测试阶段

3．2 实验设置

3．3 实验分析

3．2．1 多种分类算法的比较

3．2．2 朴素贝叶斯方法的性能

3．2．3 置信度方法的性能

3．2．4 极端环境下的性能

3．2．5 朴素贝叶斯与改进的分类方法比较

3．3 本章小结

第4章 人体朝向检测的研究

4．1 实验原理与设置

4．2 实验分析

4．2．1 人体-接收端距离的影响

4．2．2 发送端-接收端距离的影响

4．2．3 多朝向的测试

4．3 本章小结

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果