一种基于CSI和RSSI的混合指纹定位方法

• 作者: 党小超 郝占军 黑毅力
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹定位 信道状态信息 主成分分析 Kendall阶次相关系数 定位精度
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 396-404
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 7305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2019.03.014

摘要

针对现有的基于WiFi的位置指纹定位方法精度低、计算复杂度高的问题,提出了一种基于CSI和RSSI的混合位置指纹定位方法MixedFi(A Mixed Fingerprint Localization Method Based on CSI and RSSI).该方法在离线阶段结合了传统的接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)与细粒度的信道状态信息CSI(Channel State Information)并将其作为原始位置指纹,有效利用各个接入点AP(Access Point)的信号特征信息.在线阶段引入空间聚类划分的思想对RSSI指纹地图进行合理划分,降低指纹空间的搜索时间;再通过主成分分析法PCA(Principal Component Analysis)提取CSI指纹特征,最后利用Kendall阶次相关系数自主选择近邻进行加权估计得到最终节点定位结果,解决了传统K近邻KNN(K Nearest Neighbors)方法定位精度低的问题.实验表明,与现有的基于单一指纹的定位方法相比,本文提出的方法有效降低了计算的复杂度,提高了定位精度.

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	黑毅力	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	6	2.0	2.0