【摘要】：人們對無線傳播環(huán)境中信號的隨機性,時變性和非線性等基本問題的研究,驅(qū)動著無線通信系統(tǒng)向更高傳輸速率,更先進編碼算法,更高效的功率效率的方向發(fā)展進步。在局域環(huán)境下,廣泛使用的WiFi無線技術(shù)不僅解決了高速接入互聯(lián)網(wǎng)的最后一公里接入問題,同時還孕育和促進了室內(nèi)定位、手勢和活動識別,設(shè)備無關(guān)定位等一系列無線感知應(yīng)用的蓬勃興起。WiFi信號傳播中的非視距識別問題是提高無線定位系統(tǒng)定位精度,提高無線通信鏈路質(zhì)量,優(yōu)化通信調(diào)制模式基礎(chǔ)技術(shù)的保證。新一代WiFi無線網(wǎng)絡(luò)的物理層采用了多載波技術(shù),通過獲取各子載波的CSI(信道狀態(tài)信息)數(shù)據(jù)進行信道估計,從而更有效地抑制多徑干擾效應(yīng)的影響。因此,本文基于無線鏈路的信道狀態(tài)信息(CSI),提出一種基于機器學習的非視距識別系統(tǒng)化方法,主要研究內(nèi)容如下:(1)針對WiFi無線網(wǎng)絡(luò)的CSI數(shù)據(jù)容易受到突發(fā)干擾和相位偏移的問題,在對初始數(shù)據(jù)進行預處理時,提出了結(jié)合局部離群因子檢測LOF、Hampel濾波和相位線性變換的方法進行異常因子檢測、剔除和相位偏差校正。(2)針對室內(nèi)環(huán)境下的非視距識別問題。在對CSI數(shù)據(jù)提取均值、標準偏差、變異系數(shù)、偏度、峭度、相位差因子和Rician-K因子等統(tǒng)計特征基礎(chǔ)上,基于支持向量機方法進行分類模型訓練和檢測識別,提出對支持向量機的懲罰因子和核函數(shù)的參數(shù)進行尋優(yōu)的灰狼優(yōu)化算法。(3)搭建平臺,布置場景,實測數(shù)據(jù),整合算法,分別進行了預處理算法選擇、SVM參數(shù)選擇、特征分簇的影響分析,以及分類算法性能分析,結(jié)果表明,在室內(nèi)環(huán)境下本文所提方法的識別率達到約97%,性能優(yōu)于其它方法。
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云南大學（專業(yè)）碩士學位論文逡逑進行細粒度分析，同時由于ＣＳＩ信息表現(xiàn)的是子載波特性，因此在多徑環(huán)境中表逡逑現(xiàn)得比較穩(wěn)定，如圖２．２所示，可以看出ＣＳＩ在多徑環(huán)境中僅有４ｄＢ的波動。逡逑０．５逡逑０．４邐Ｉ—｜逡逑，0３邋ｎ邋Ｉ逡逑％逡逑Ｉ邋0．２邋＿逡逑０．１邋－逡逑0邋丨．邋，邋．逡逑１０邐１２邐１４邐１６邐１８邐２０邐２２邐２４逡逑ＣＳｌ（ｄＢ）逡逑圖２．邋２邋ＣＳＩ在靜態(tài)環(huán)境中的波動逡逑與ＭＡＣ層的ＲＳＳ相比而言，由式（２－４）可以看出ＣＳ丨在振幅和相位上能刻逡逑畫出更具細粒度的信息來描述無線鏈路，ＣＳＩ與ＲＳＳＩ不同，ＲＳＳＩ是通過多條路徑逡逑信號累加所得，，而ＣＳＩ則能細粒度的反映出多徑傳播特征。表２．１將ＣＳＩ和ＲＳＳＩ逡逑主要的特性作了對比。首先ＣＳＩ是物理層信息，自然會擁有更多ＲＳＳＩ所在的ＭＡＣ逡逑層沒有的信道信息。在我們實驗中測得的數(shù)據(jù)包中只含有一個ＲＳＳＩ值，而含有３０逡逑個子載波的信息

非視距識別方法主要流程如下：逡逑處理。即濾除ＣＳ丨原始數(shù)據(jù)中幅值的異常值和并進行的準確度以及分類器的準確度。逡逑選取。對ＣＳＩ信息中的均值、標準偏差、變異系數(shù)、偏Ｒｉｃｉａｎ－Ｋ因子以合適的方法進行提取，并制定相應(yīng)的類訓練模型輸入。逡逑分類器的構(gòu)造。選擇合適的分類器和核函數(shù)，然后對核因子進行尋優(yōu)。ＲＢＦ高斯徑向基核函數(shù)需要設(shè)置的參數(shù)選擇ＲＢＦ，而參數(shù)尋優(yōu)算法選用灰狼優(yōu)化算法。逡逑模型的實現(xiàn)。本方案的實驗平臺是ＭＡＴＬＡＢ軟件平臺，ｓｖｍ工具箱。通過輸入訓練樣本構(gòu)建出訓練模型，再把練模型的輸入，得到非視距分類結(jié)果。逡逑ｃｓｉ理逡逑
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN92

【參考文獻】

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本文編號：2600038