一种RSS和CSI融合的二阶段室内定位方法

• 作者: 党小超 李彩霞 郝占军
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 接收信号强度 信道状态信息 指纹库 加权k最近邻
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 1258-1265
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 7182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.08.020

摘要

针对基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)或信道状态信息CSI(Channel State Information)的室内定位方法在现实环境中定位精度低的问题,提出一种RSS和CSI融合的二阶段室内定位方法.离线训练时采集数据构建指纹库;在线测试时首先利用RSS和改进的k最近邻kNN(k-NearestNeighbor)算法进行位置粗略估计,然后根据粗略估计结果筛选参考点构建子指纹库,最后使用高斯核函数改进的k最近邻算法进行位置精确估计.将该定位方法在室内复杂环境和空旷环境两种环境中进行实验验证,定位精度分别达到72.4％和75.9％,并将本文方法与两种现有的经典定位方法DeepFi和Horus在同一环境中进行比较,实验结果表明该方法能够有效地减小定位误差、提高定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党小超	西北师范大学计算机科学与工程学院	101	384	9.0	14.0
5	郝占军	西北师范大学计算机科学与工程学院	67	231	7.0	11.0
9	李彩霞	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	8	1.0	2.0