[發明專利]基于動態融合特征的CSI室內指紋定位方法及裝置

有效

• 申請號: 202110080046.9
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112911704B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 鄧中亮;許允飛;韓可;付加偉
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;H04W4/33;G01S5/02
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;馬敬

1.一種基于動態融合特征的CSI室內指紋定位方法，其特征在于，包括：

獲取不同天線采集待定位點的信道狀態信息CSI在線數據；其中，所述CSI在線數據提供多路子載波上收集到的幅度數據及相位數據；

分析多路子載波上收集到的幅度數據和相位數據的相關性，得到數據最大特征值，其中，所述數據最大特征值包括：幅度數據最大特征值和相位數據最大特征值；所述數據最大特征值，用于衡量不同天線獲取到幅度數據及相位數據之間相關性；

分別計算幅度數據最大特征值以及相位數據最大特征值，在數據最大特征值中的占比，得到幅度數據的融合權重以及相位數據的融合權重；

采用幅度數據的融合權重以及相位數據的融合權重，加權融合所述待定位點的幅度數據和相位數據，得到融合指紋數據，作為所述待定位點的在線CSI位置指紋；

匹配所述待定位點的在線CSI位置指紋與數據庫中離線CSI位置指紋，得到與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋，以確定待定位點的位置；其中，所述數據庫中離線CSI位置指紋是采用不同天線采集到各參考點的CSI測量數據進行預處理及相關性分析，得到幅度數據的融合權重以及相位數據的融合權重，對各參考點預處理后幅度數據和預處理后相位數據進行加權融合，得到各參考點的離線CSI位置指紋；所述與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋與在線CSI位置指紋最相似；

所述匹配所述待定位點的在線CSI位置指紋與數據庫中離線CSI位置指紋，得到與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋，包括：

利用EDR，計算在線CSI位置指紋與數據庫中離線CSI位置指紋之間的相似度，得到與在線指紋相似度最大的離線CSI位置指紋，作為與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋；

所述利用EDR，計算在線CSI位置指紋與數據庫中離線CSI位置指紋之間的相似度，得到與在線指紋相似度最大的離線CSI位置指紋，作為與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋，包括：

采用利用EDR，計算在線CSI位置指紋與數據庫中離線CSI位置指紋之間的相似度，得到在線CSI位置指紋與離線CSI位置指紋之間的相似度；

獲取匹配閾值；

將相似度達到匹配閾值的離線CSI位置指紋，作為與在線CSI位置指紋最匹配的離線CSI位置指紋；

其中，采用如下步驟，確定匹配閾值：

對每路子載波上收集到的幅度數據及相位數據求方差，得到方差數據；

對所述方差數據求平均，獲得平均方差；

依據拉依達準則，采用如下公式：得到所述匹配閾值；

其中，ε為匹配閾值，為融合指紋數據在所有子載波上收集到的平均方差，作為一個整體，N為指紋數據包含的子載波的總數，M為獲取數據包的數量，L_ij為在第i個數據包上第j路子載波數據的大小，i為數據包序號，j為子載波序號，∑為求和符號，為第j路子載波上所有數據包的均值。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下步驟，確定數據庫中離線CSI位置指紋：

獲取不同天線采集參考點的多個信道狀態信息CSI測量數據；

分別對每路子載波上收集到的多組幅度數據及多組相位數據進行預處理，得到所述參考點的預處理后幅度數據以及預處理后相位數據；

對預處理后幅度數據和預處理后相位數據進行相關性分析，得到數據最大特征值，其中，所述數據最大特征值包括：幅度數據最大特征值和相位數據最大特征值；所述數據最大特征值，用于衡量不同天線獲取到幅度數據及相位數據之間相關性；

分別計算幅度數據最大特征值以及相位數據最大特征值，在數據最大特征值中的占比，確定幅度數據的融合權重以及相位數據的融合權重；

對各參考點預處理后幅度數據和預處理后相位數據進行加權融合，得到各參考點的離線CSI位置指紋。