[发明专利]一种基于概率密度的CSI室内AP定位算法

权利要求书

1.一种基于概率密度的CSI室内AP定位算法，其特征在于包括如下步骤：

1)初始化。将整个楼层平面图进行划分，假设实验区域总共划分为L×W个格子，建立一个L×W的概率密度表Pro_Table，表中的值表示AP落在相应格子的概率，其值越大，表示AP落在该格子的可能性越小，初始化时表格中所有的值为0。

2)训练阶段(数据的采集和处理)。将各个测量点的CSI值和RSSI值进行处理，得到与待定位AP相关的记录，记录表示为如下：

E＝{loc_i(x_i，y_i)，D_j}，j∈[1，M]

其中，M表示测量点的个数，loc_i表示测量点的位置，D_j＝[H_j，R_j]表示在当前测量点的信道情况信息和信号强度值。

3)更新概率密度表。对每个格子，都调用公式下面计算其概率值。假如根据某条记录计算格子的概率值为P_j，则按照下面的公式进行概率更新：

Pro_Table_j＝∑P_j

4)AP定位。当所有测量点完成上面的过程后，会得到一个最终的概率表格，其大小为L×W，每个元素标记相应格子的概率值，概率值越小，表示AP在其格子的可能性越大。因为是室内定位，我们主要定位出AP在哪个房间就可以，所以在这个概率表中，我们取一个和一般房间大小相当或者是略小的cell×cell的小区域(cell的单位是1，表示包含多少个格子)，其平均值最小的，就去这个房间为AP所在的位置。

2.如权利要求1所述的一种基于概率密度的CSI室内AP定位算法，其特征在于概率计算：

假设在第i个测量点(其位置记为(x_i，y_i))检测到待定位AP(其信道情况信息为CSI_i，信号强度为RSSI_i)时，计算AP落在格子j(其位置记录为(x_j，y_j))的概率，计算流程如下：

1)计算格子到测量点的距离d_j。

2)假设AP在当前的格子中，则接收到的信道情况信息和信号强度记录为D_j＝[H_j，R_j]，其中H＝[h¹，h²，...，h^s]和R分别表示待定位AP在测量点的CSI和RSSI，这里表示第s个子信道的CSI值。OFDM的基本原理是：将高速串行数据变换成多路径相对低速的并行数据并对不同的载波进行调制。OFDM的各个载波是相互正交的，各个子信道是相互独立的，多个子信道同时发生衰落的可能性远远低于单个子信道的深度衰落，所以我们对CSI值进行平均加权处理，使其能够有效地补偿单个数据包时的衰落。CSI平均加权的计算公式如下：

其中，f_s表示第s个子信道的频率，f₀表示中心频率，|A_s|表示在第s个副载波上的振幅，k表示子信道的个数。为了方便我们采用独立的数字进行计算，取H_j和R_j的和值。其计算公式如下：

E[R]_j＝H_j+R_j

根据格子到测量点的距离d_j，通过公式和公式可以求出假如AP在当前的格子，在当前的测量点能够收到的CSI和RSSI的理论值Th_CSI_j和Th_RSSI_j，并可通过公式E[R]_j＝H_j+R_j计算出理论上的和值Th_E[R]_j。

3)计算AP落在格子的概率。由于公式只考虑可视距离对信道信息情况和信号强度的影响，而在实际环境中，却会受到很多障碍物的干扰，产生反射、折射、散射等多种信号衰减的情况，计算出来的理论和值应该大于实际测量得到的和值，所以如果测量得到某个格子的理论值小于测量值，说明AP基本不可能落在此格子内，此时我们将P作为其概率值，否则将其差值作为其格子的概率值。