CN112333642B - 基于信道状态信息的室内定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于信道状态信息的室内定位方法，主要包括以下步骤：测量信道状态信息并进行预处理；构建CSI幅度图像和CSI相位图像；提取CSI幅度图像和相位图像中的颜色特征；构建基于CSI幅度图像和相位图像的颜色特征的训练数据库；通过卷积神经网络进行离线学习，以得到位置分类模型；将在线获得的CSI进行预处理，构建CSI幅度图像和相位图像并分别提取颜色特征，后代入位置分类模型，以对目标位置进行预测/估计。本发明利用CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征作为定位指纹，通过主成分分析和小波变换，可实现数据维度降低，去除CSI幅度信息和CSI相位信息的噪声，能够提高离线学习的效率；同时通过卷积神经网络进行分类学习，可以提高目标定位精度。

Description

基于信道状态信息的室内定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于信道状态信息的室内定位方法，属于定位导航领域。
背景技术
目前，室内定位技术种类繁多，主要有基于射频识别、超声波、红外线、WiFi等室内定位技术。WiFi室内定位技术由于其高精度、低成本、设备少、开放性广的特点成为现在的主流。
传统的WiFi室内定位技术中，接收信号强度(RSSI)由于成本低且容易获取而被广泛应用，而蓝牙定位技术主要是基于RSSI来实现，由于信号的衰减并不仅与距离相关，还包括多径损耗等，因此该方法存在稳定性差，定位效果不好的缺点。而信道状态信息(CSI)由于鲁棒性较好，能更好的区分多径信号，能够得到稳定的信息状态，可以获得更高的定位精度。
有鉴于此，确有必要提出一种基于信道状态信息的室内定位方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于信道状态信息的室内定位方法，利用CSI幅度和相位图像的颜色特征作为定位指纹，通过卷积神经网络(CNN)进行分类学习，实现目标定位。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于信道状态信息的室内定位方法，主要包括以下步骤：
步骤1、在离线状态下，测量信道状态信息(CSI)并进行预处理；
步骤2、构建CSI幅度图像和CSI相位图像；
步骤3、提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤4、构建基于CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征的训练数据库；
步骤5、通过卷积神经网络(CNN)进行离线学习，以得到位置分类模型；
步骤6、将在线获得的CSI进行预处理，构建CSI幅度图像和CSI相位图像，并分别提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤7、将步骤6中获取的CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征代入位置分类模型，以对目标位置进行预测/估计。
可选的，包括离线阶段和在线阶段，其中步骤1-5在离线阶段完成，步骤6-7在在线阶段完成。
可选的，步骤1具体为：
步骤11、将定位区域划分成若干参考点，当目标位于每一个参考点上时，分别在接收端测量发射机发出的WiFi信号的CSI，以得到CSI幅度信息和CSI相位信息；
步骤12、利用线性变换法对CSI相位信息进行校正，去除时间偏差和随机相位偏差的影响，生成实际的CSI相位信息；
步骤13、利用主成分分析法(PCA)对CSI幅度信息和校正后的CSI相位信息进行降维处理；
步骤14、对步骤13中降维后的CSI幅度信息和CSI相位信息进行小波变换，以从频域上去除幅度信息和相位信息的噪声。
可选的，步骤14中选用sym8小波基作为小波分解的基函数，分解层数为5层，并通过基于启发式阈值(heursure)的小波变换去噪方法选取阈值λ。
可选的，步骤2具体包括：
步骤21、利用步骤14中经过小波变换后的CSI幅度信息构建CSI幅度图像；
步骤22、利用步骤14中经过小波变换后的CSI相位信息构建CSI相位图像。
可选的，步骤3具体包括：
步骤31、采用颜色直方均衡的方法提取CSI幅度图像的颜色特征；
步骤32、采用颜色直方均衡的方法提取CSI相位图像的颜色特征。
可选的，步骤4具体包括：
步骤41、根据CSI幅度图像的颜色特征和参考点X轴的位置，构建训练数据库；
步骤42、根据CSI相位图像的颜色特征和参考点Y轴的位置，构建训练数据库。
可选的，步骤5具体包括：
步骤51、利用CNN进行基于X轴位置的分类学习，得到X轴位置分类模型；
步骤52、利用CNN进行基于Y轴位置的分类学习，得到Y轴位置分类模型。
可选的，步骤7具体包括：
步骤71、将CSI幅度图像的颜色特征带入到X轴位置分类模型，计算出目标在X轴的位置；
步骤72、将CSI相位图像的颜色特征带入到Y轴位置分类模型，计算出目标在Y轴的位置。
可选的，所述室内定位方法采用无线路由器作为发射机，将Inter5300的无线网卡插入电脑中作为WiFi信号的接收端。
本发明的有益效果是：本发明利用CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征作为定位指纹，通过主成分分析和小波变换，可实现数据维度降低，去除CSI幅度信息和CSI相位信息的噪声，能够提高离线学习的效率；同时通过卷积神经网络进行分类学习，可以提高目标定位精度。
附图说明
图1是本发明基于信道状态信息的室内定位方法的步骤流程图。
图2是图1中卷积神经网络CNN的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，本发明揭示了一种基于信道状态信息(CSI)的室内定位方法，包括离线阶段和在线阶段，其中步骤1-5在离线阶段完成，步骤6-7在在线阶段完成。在本实施例中，本发明采用无线路由器作为发射机发送WiFi信号，接收端使用装有Intel 5300网卡的电脑，其中发射机有2根发射天线，接收端有3根接收天线，每一组CSI数据包括30个子信道的数据。所述基于信道状态信息的室内定位方法，主要包括以下步骤：
步骤1、在离线状态下，测量信道状态信息(CSI)并进行预处理；
步骤2、构建CSI幅度图像和CSI相位图像；
步骤3、提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤4、构建基于CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征的训练数据库；
步骤5、通过卷积神经网络(CNN)进行离线学习，以得到位置分类模型；
步骤6、将在线获得的CSI进行预处理，构建CSI幅度图像和CSI相位图像，并分别提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤7、将步骤6中获取的CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征代入位置分类模型，以对目标位置进行预测/估计。
以下将对步骤1-步骤7进行详细说明。
步骤1具体分为以下步骤：
步骤11、将定位区域划分成若干参考点，当目标位于每一个参考点上时，分别在接收端测量发射机发出的WiFi信号的CSI，以得到CSI幅度信息和CSI相位信息；
步骤12、利用线性变换法对CSI相位信息进行校正，去除时间偏差和随机相位偏差的影响，以减小CSI相位信息的周期性，生成实际的CSI相位信息；
步骤13、利用主成分分析法(PCA)对CSI幅度信息和校正后的CSI相位信息进行降维处理，其中降维处理通过特征值分解实现。
步骤14、对步骤13中降维后的CSI幅度信息和CSI相位信息进行小波变换，以从频域上去除幅度信息和相位信息的噪声。
步骤14中选用sym8小波基作为小波分解的基函数，分解层数为5层，并通过基于启发式阈值(heursure)的小波变换去噪方法选取阈值λ。
步骤2具体分为以下步骤：
步骤21、利用步骤14中经过小波变换后的CSI幅度信息构建CSI幅度图像；
步骤22、利用步骤14中经过小波变换后的CSI相位信息构建CSI相位图像。
步骤3具体分为以下步骤：
步骤31、采用颜色直方均衡的方法提取CSI幅度图像的颜色特征；
步骤32、采用颜色直方均衡的方法提取CSI相位图像的颜色特征。
由于在不同的位置下，CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征不同，因此颜色特征可以作为定位指纹来区分不同位置。
步骤4具体分为以下步骤：
步骤41、根据CSI幅度图像的颜色特征和参考点X轴的位置，构建训练数据库；
步骤42、根据CSI相位图像的颜色特征和参考点Y轴的位置，构建训练数据库。
步骤5具体分为以下步骤：
步骤51、利用CNN进行基于X轴位置的分类学习，得到X轴位置分类模型；
步骤52、利用CNN进行基于Y轴位置的分类学习，得到Y轴位置分类模型。
如图2所示，为本发明中卷积神经网络CNN的结构，包括输入数据、卷积层、池化层以及中间层的数据变化。
步骤7具体分为以下步骤：
步骤71、将CSI幅度图像的颜色特征带入到X轴位置分类模型，计算出目标在X轴的位置；
步骤72、将CSI相位图像的颜色特征带入到Y轴位置分类模型，计算出目标在Y轴的位置。
本发明使用不同处理方法所得到的定位精度也不相同。如下表1所示，可以看出：只经过卷积神经网络CNN训练后的验证准确率是最低的，而在经过主成分分析法、小波变换、颜色直方均衡和卷积神经网络CNN训练后的验证准确率最高。
表1
分类 训练准确率 训练准确率 验证准确率
CNN 0.946733 10.696989 0.715625
颜色直方均衡+CNN 0.977869 6.286374 0.800000
PCA+颜色直方均衡+CNN 0.987926 4.910984 0.818750
PCA+小波+CNN 0.960227 8.904906 0.821875
PCA+小波+颜色直方均衡+CNN 1.000000 0.843466 0.858750
综上所述，本发明利用CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征作为定位指纹，通过小波变换，可去除CSI幅度信息和CSI相位信息的噪声，能够提高离线学习的效率；同时通过卷积神经网络进行分类学习，可以提高目标定位精度。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤1、在离线状态下，测量信道状态信息CSI并进行预处理；
步骤2、构建CSI幅度图像和CSI相位图像；
步骤3、提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤4、构建基于CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征的训练数据库；
步骤5、通过卷积神经网络CNN进行离线学习，以得到位置分类模型；
步骤6、将在线获得的CSI进行预处理，构建CSI幅度图像和CSI相位图像，并分别提取CSI幅度图像和CSI相位图像中的颜色特征；
步骤7、将步骤6中获取的CSI幅度图像和CSI相位图像的颜色特征代入位置分类模型，以对目标位置进行预测/估计；
步骤1具体为：
步骤11、将定位区域划分成若干参考点，当目标位于每一个参考点上时，分别在接收端测量发射机发出的WiFi信号的CSI，以得到CSI幅度信息和CSI相位信息；
步骤12、利用线性变换法对CSI相位信息进行校正，去除时间偏差和随机相位偏差的影响，生成实际的CSI相位信息；
步骤13、利用主成分分析法PCA对CSI幅度信息和校正后的CSI相位信息进行降维处理；
步骤14、对步骤13中降维后的CSI幅度信息和CSI相位信息进行小波变换，以从频域上去除幅度信息和相位信息的噪声；
步骤4具体包括：
步骤41、根据CSI幅度图像的颜色特征和参考点X轴的位置，构建训练数据库；
步骤42、根据CSI相位图像的颜色特征和参考点Y轴的位置，构建训练数据库；
步骤5具体包括：
步骤51、利用CNN进行基于X轴位置的分类学习，得到X轴位置分类模型；
步骤52、利用CNN进行基于Y轴位置的分类学习，得到Y轴位置分类模型。
2.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：包括离线阶段和在线阶段，其中步骤1-5在离线阶段完成，步骤6-7在在线阶段完成。
3.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：步骤14中选用sym8小波基作为小波分解的基函数，分解层数为5层，并通过基于启发式阈值heursure的小波变换去噪方法选取阈值λ。
4.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤2具体包括：
步骤21、利用步骤14中经过小波变换后的CSI幅度信息构建CSI幅度图像；
步骤22、利用步骤14中经过小波变换后的CSI相位信息构建CSI相位图像。
5.根据权利要求4所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤3具体包括：
步骤31、采用颜色直方均衡的方法提取CSI幅度图像的颜色特征；
步骤32、采用颜色直方均衡的方法提取CSI相位图像的颜色特征。
6.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于，步骤7具体包括：
步骤71、将CSI幅度图像的颜色特征带入到X轴位置分类模型，计算出目标在X轴的位置；
步骤72、将CSI相位图像的颜色特征带入到Y轴位置分类模型，计算出目标在Y轴的位置。
7.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的室内定位方法，其特征在于：所述室内定位方法采用无线路由器作为发射机，将Inter5300的无线网卡插入电脑中作为WiFi信号的接收端。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113203754A (zh) * 2021-05-13 2021-08-03 合肥工业大学 一种基于无线商用设备的材料检验方法
CN113628272A (zh) * 2021-07-12 2021-11-09 中国科学院自动化研究所 室内定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN113822351B (zh) * 2021-09-14 2023-10-24 南京邮电大学 一种基于csi图像特征提取的双流卷积神经网络目标定位方法
KR20230070849A (ko) * 2021-11-15 2023-05-23 울산과학기술원 Csi 패턴변화와 표준편차를 이용한 예측장치 및 그 방법

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106332277B (zh) * 2016-09-05 2019-06-04 中南大学 一种基于信道状态信息分布的室内定位方法
CN106772219A (zh) * 2017-03-08 2017-05-31 南京大学 基于csi信号的室内定位方法
CN108650628B (zh) * 2018-03-24 2020-07-03 西安电子科技大学 基于Wi-Fi网络的测距和指纹相结合的室内定位方法
CN109151731A (zh) * 2018-06-14 2019-01-04 西北师范大学 一种基于csi的室内定位方法
CN110381440A (zh) * 2019-06-16 2019-10-25 西安电子科技大学 基于深度学习的联合rss与csi的指纹室内定位方法
CN110366108A (zh) * 2019-07-09 2019-10-22 南京邮电大学 基于信道状态信息和接收信号强度的室内定位方法

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