【摘 要】
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考虑到室内环境的复杂性和多径效应对Wi Fi指纹定位性能的影响,本文从Intel 5300无线网卡中提取信道状态信息(Channel State Information,CSI),利用修正后的CSI幅度和相位信
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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北航金华北斗技术成果转化及产业化基金项目(多传感器融合智能室内定位系统研发,基金号BARI1701)
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考虑到室内环境的复杂性和多径效应对Wi Fi指纹定位性能的影响,本文从Intel 5300无线网卡中提取信道状态信息(Channel State Information,CSI),利用修正后的CSI幅度和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升算法(e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost)构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。进一步通过实测数据分析了室内视距(Line of Sight,LOS)和非视距(Non Line of Sight,NLOS)环境、缺失值、数据维度等因素对所提算法定位性能的影响。实际室内环境下的实验结果表明,本文算法受NLOS影响较小,对室内复杂环境有很强的鲁棒性;此外,该算法能够很好地处理高维稀疏数据,解决CSI指纹特征的“误匹配”问题,且对缺失数据不敏感,定位准确度优于90%。
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