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随着多天线技术在WiFi系统中的广泛应用,基于WiFi信道状态信息的单基站定位已成为研究热点。AoA估计和测距是单基站定位的两个关键技术。现有的AoA估计方法在非视距或者信号传输较远距离的情况下由于信噪比较低,AoA估计误差较大;现有的测距方法由于传播模型采用固定的路径损耗因子,在复杂多变的非视距环境下测距误差较大。因此,本文以基于WiFi信道状态信息的单基站定位为研究对象,重点研究低信噪比条件下的AoA估计和非视距条件下的测距,具体研究内容和成果如下:(1)低信噪比条件下基于WiFi信道状态信息的AoA估计。非视距或者信号传输较远距离情况下由于信号衰减严重,AoA空间谱估计的精度和直射径的AoA辨识准确率降低。针对该问题,本文首先应用小波去噪提升了空间谱估计精度,然后提出了一种基于层次聚类-Logistic回归的直射径AoA估计方法,在相同接收信噪比条件下提升了直射径AoA的辨识准确率。实验表明,在非视距条件下相比现有的方法,基于本文所提方法的AoA估计的1σ误差减小了 16.7%。(2)非视距条件下基于WiFi信道状态信息的测距。路径损耗因子是决定测距精度的一个重要因子,非视距下障碍物的多样性使得路径损耗因子的估计变得困难。针对该问题,本文提出了一种基于支持向量回归的路径损耗因子动态估计的测距方法。研究了障碍物的多样性对损耗因子的影响以及接收信号的多个统计特征与损耗因子之间的关系,建立了接收信号的多个统计特征与路径损耗因子之间的回归模型。实验表明,在非视距条件下相比现有方法,基于本文所提测距方法的1σ误差减小了 11.9%。(3)基于以上研究,本文设计了单基站定位系统原型,基于该定位原型采集数据建立了 CSI定位数据集,样本量总计500万以上,涵盖LOS和各种NLOS场景测试点共60个,共计4组实验参数。依托该数据集,对基于本文所提方法和现有方法的单基站定位性能进行了实验评估与对比,并讨论了不同实验参数对定位性能的影响。在非视距条件下,相比现有方法本文所提方法的单基站定位的1σ定位误差减小了 14.8%。综上,基于本文所提方法的单基站定位性能优于已有的方法,实验验证了本文所提方法的可行性。