基于CSI非视距识别的被动式指纹室内定位

作者：王妙羽; 李宪军

来源：无线互联科技, 2019, 16(03): 28-29.

• CSI
• 非视距识别
• 室内定位
• 神经网络

由于基于WiFi的室内定位技术的主要挑战是多路径和非视距(NLOS),因此,室内定位可以从NLOS识别中获益。然而,来自商用WiFi的接收信号强度信息(RSSI),使得非视距识别受限于有限的带宽和粗略的多径分辨率。文章提出了一种更加细粒度的方法,即利用物理层的信道状态信息(CSI)进行室内非视距识别。利用网卡及现有的WiFi设备,采集室内环境的CSI信息并提取特征信息,构建视距和非视距CSI指纹。利用一种基于深度学习的神经网络算法进行非视距识别,从而达到室内定位的目的。在不同室内环境下的实验结果表明,本方案的NLOS识别率达到96.43%,能有效并准确地区分视距与非视距位置。

• 单位
  电子信息工程学院; 中南民族大学