隨著多天線技術在WiFi系統(tǒng)中的廣泛應用,基于WiFi信道狀態(tài)信息的單基站定位已成為研究熱點。AoA估計和測距是單基站定位的兩個關鍵技術�，F(xiàn)有的AoA估計方法在非視距或者信號傳輸較遠距離的情況下由于信噪比較低,AoA估計誤差較大;現(xiàn)有的測距方法由于傳播模型采用固定的路徑損耗因子,在復雜多變的非視距環(huán)境下測距誤差較大。因此,本文以基于WiFi信道狀態(tài)信息的單基站定位為研究對象,重點研究低信噪比條件下的AoA估計和非視距條件下的測距,具體研究內(nèi)容和成果如下:(1)低信噪比條件下基于WiFi信道狀態(tài)信息的AoA估計。非視距或者信號傳輸較遠距離情況下由于信號衰減嚴重,AoA空間譜估計的精度和直射徑的AoA辨識準確率降低。針對該問題,本文首先應用小波去噪提升了空間譜估計精度,然后提出了一種基于層次聚類-Logistic回歸的直射徑AoA估計方法,在相同接收信噪比條件下提升了直射徑AoA的辨識準確率。實驗表明,在非視距條件下相比現(xiàn)有的方法,基于本文所提方法的AoA估計的1σ誤差減小了 16.7%。(2)非視距條件下基于WiFi信道狀態(tài)信息的測距。路徑損耗因子是決定測距精度的一個重要因子,非視距下障礙物的多樣性使得路徑損耗因子的估計變得困難。針對該問題,本文提出了一種基于支持向量回歸的路徑損耗因子動態(tài)估計的測距方法。研究了障礙物的多樣性對損耗因子的影響以及接收信號的多個統(tǒng)計特征與損耗因子之間的關系,建立了接收信號的多個統(tǒng)計特征與路徑損耗因子之間的回歸模型。實驗表明,在非視距條件下相比現(xiàn)有方法,基于本文所提測距方法的1σ誤差減小了 11.9%。(3)基于以上研究,本文設計了單基站定位系統(tǒng)原型,基于該定位原型采集數(shù)據(jù)建立了 CSI定位數(shù)據(jù)集,樣本量總計500萬以上,涵蓋LOS和各種NLOS場景測試點共60個,共計4組實驗參數(shù)。依托該數(shù)據(jù)集,對基于本文所提方法和現(xiàn)有方法的單基站定位性能進行了實驗評估與對比,并討論了不同實驗參數(shù)對定位性能的影響。在非視距條件下,相比現(xiàn)有方法本文所提方法的單基站定位的1σ定位誤差減小了 14.8%。綜上,基于本文所提方法的單基站定位性能優(yōu)于已有的方法,實驗驗證了本文所提方法的可行性。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

圖２－１陣列信號接收示意圖??信號以入射角ｈ到達陣列，接收信號在相鄰Ａｄｉｓ?＝?ｄｓｉｎＢｉ波的頻率為??ｆｎ?＝?ｆａ?＋?（ｎ?－?ｌ）Ａｆ一個子載波的頻率，Ａｆ為采樣間隔�？疾欤悖洌睿瑢⒌冢妫顜胧剑ǎ玻保┎⑶铱紤]信號到達不，ｃｓｉｆｎｍ的表達式為??ＣＳｉＪｎ，ｎ?＝??＝｝＾＿／２７ｒ（ｆｌ＋（ｎ－１購示第／條路徑信號到達接收陣列時的幅值衰，ｆｉ?＋?Ｃｎ?—?ＤＡｆ表示第ｎ個子載波的頻率，??

北京郵電大學工學碩上學位論文述過程即經(jīng)典ＭＵＳＩＣ算法，然ｉｆｔＮｌ述算法僅在信源獨立且快拍數(shù)足下ＡｏＡ估計精度較高。文獻［１３］針對多徑室內(nèi)環(huán)境下信源不同路徑信相關問題以及ＷｉＦｉ不同數(shù)據(jù)包之間缺少時間同步的問題，將單塊怕空域和頻域進行了二維子陣分割，獲得了獨立同分布的多個快拍數(shù)據(jù)，方差估計然后采用ＭＵＳＩＣ算法對ＡｏＡ進行估計，這個過程實質(zhì)上ＳＩＣ算法在空頻二維信號上的推廣應用＃３（）］。??維子陣分割的過程如下，??

Ｖ??３０個子載波??圖２－２二維子陣的分割??圖中，每一個小圓圈表示一個ＣＳ１的兀素，虛線框表示一個分割的子陣；＾ｕｂ，??兩個箭頭方向表示子陣平移的方向，每平移一個單位即可得到一個子陣。如上圖??所示，若子陣�。玻保荡笮�，則通過向右、向下平移可以總共得到２＊１６＝３２個這??樣的子陣。通過子陣接收數(shù)據(jù)對陣列自協(xié)方差矩陣的估計如下，??＾ｓｍｏｏｔｈ?＝?■＾Ｉｌ＾ｉ，ｊ＝ｉ＾ｓｕｂ，ｉｊＸｓｕｂ，ｉｊ?（２－２２）??注意通過以上算法可以得到的只是ＡｏＡ的空間譜估計，如果在多徑的條件??下，可能出現(xiàn)多個空間譜峰，通過搜索譜峰可以得到所有候選的ＡｏＡ，若想得??到直射徑ＡｏＡ還需進行直射徑辨識
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