面向NB-IoT终端的指纹匹配定位改进算法

• 作者: 彭大芹 李靖
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 窄带物联网 指纹匹配 K近邻 极大似然估计 信道状态信息
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 178-183,191
• 页数: 7页
• 分类号: TP929.5
• 字数: 4905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053961

摘要

窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高.基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP),提出一种指纹匹配定位算法.利用CSI幅值和NRSRP离线构建指纹,并在线收集待定位终端的指纹信息,采用K近邻(KNN)算法得到最近的K个近邻点,充分利用待定位终端和K个近邻点的NRSRP信息并通过无线信道传播模型估计距离差.在此基础上,使用极大似然估计算法得到最终的估计位置.实验结果表明,与KNN、WKNN等算法相比,该算法能有效降低定位误差,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	彭大芹	重庆邮电大学通信与信息工程学院	47	147	8.0	10.0
5	李靖	重庆邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0