基于CNN的超分辨率信道冲激响应室内指纹定位算法

作者：罗开文; 俞晖^*

来源：上海师范大学学报(自然科学版), 2021, 50(01): 92-100.

• 深度卷积神经网络(CNN)
• 多重信号分类(MUSIC)算法
• 信道状态信息(CSI)
• 指纹定位

针对室内环境中多径效应影响定位精度的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的室内定位(PI-CNN)算法.以多重信号分类(MUSIC)算法处理后的信道状态信息(CSI)作为特征图像,基于室内环境中不同位置点具有独特多径信息的特点,利用各收发天线间所形成的子信道信息,获得具有更高时间分辨率的多径到达时间,将获取的伪谱信息组成伪谱图像,生成指纹库,再利用CNN进行训练和分类处理.仿真实验证明,在室内环境存在轻微扰动的情况下,该算法具有较好的抗干扰能力.

• 单位
  上海交通大学