【摘 要】
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随着大规模无线网络的快速发展,基于实时无线传感技术的智能工厂、自动驾驶等新应用将面临巨大的需求和挑战,人们对于基于位置的服务（Location Based Service,LBS）需求也越来越高,而且基于Wi Fi的定位系统因其覆盖范围广、稳定性好以及成本低等诸多优点成为研究热点。在大规模无线网络的基础上构建大范围的定位网络使得信道状态信息（Channel State Information,CS
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随着大规模无线网络的快速发展,基于实时无线传感技术的智能工厂、自动驾驶等新应用将面临巨大的需求和挑战,人们对于基于位置的服务（Location Based Service,LBS）需求也越来越高,而且基于Wi Fi的定位系统因其覆盖范围广、稳定性好以及成本低等诸多优点成为研究热点。在大规模无线网络的基础上构建大范围的定位网络使得信道状态信息（Channel State Information,CSI）数据量及其传输成本大幅增加,进而影响定位的实时性。为此,本文提出了一种CSI压缩方案,开展拟合阶数估计优化方法和投影变换辅助的CSI曲线拟合压缩算法研究,并从定位角度对压缩算法进行性能评估。本文的主要研究内容如下:首先,针对拟合阶数估计方法在复杂信号环境中适应能力较弱的问题,设计了一种加权平均估计拟合阶数的方法。将相干时间内接收到的数据进行快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）,根据其幅频特性计算频率组成成分,其个数即为初始拟合阶数;然后对每段所求得的所有初始阶数进行加权平均,得到一个局部最优的拟合阶数;并对其进行实验验证和性能分析。其次,针对压缩算法抗噪性能差的问题,设计了一种投影变换辅助的CSI曲线拟合压缩算法。利用信号主成分筛选方法构建投影矩阵,对原始CSI数据进行投影变换,通过改善信号子空间和噪声子空间的正交性来增强信号子空间分量和降低噪声子空间分量;然后利用列文伯格-马夸尔特（Levenberg Marquardt,LM）算法对CSI进行正弦曲线拟合,LM算法对最小二乘问题进行求解得到CSI压缩参数进行传输;最后利用压缩参数对CSI进行重构,并对算法进行测试和性能分析。最后,比较不同压缩算法的残差、压缩比等指标,进行压缩算法的可行性和有效性分析,并从定位角度对本文的CSI压缩方案进行评估。实验结果表明,当子载波数为408时,本文压缩算法的压缩比为136:1,置信度66.7%的拟合残差为9.12,置信度50%的定位误差为2.53米,置信度66.7%的定位误差为2.63米。
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