[发明专利]一种信道状态信息CSI幅度指纹优化方法

说明书

本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种信道状态信息CSI幅度指纹优化方法。本发明主要步骤为：从基站中获取一次测量得到的N个子载波的CSI数据；对一次测量的CSI数据做快速傅里叶逆变换(IFFT)，得到时域的信道冲激响应(CIR)；设置噪声门限，识别当前CIR在噪声门限以上的路径；保留主路径，去除其余路径，从而抑制由多径效应带来的CSI幅度误差；以相同变化点数，对处理后的CIR做快速傅里叶变换(FFT)，得到稳定且低维度的CSI幅度。该方法不仅能够解决多径效应导致CSI幅度不稳定使得在多径严重情况下定位精度低的问题，而且还降低了CSI幅度指纹的维度，有效降低了指纹定位算法的时间复杂度，对于室内指纹定位的应用推广具有重要意义。

技术领域

本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种信道状态信息CSI幅度指纹优化方法。

背景技术

近年来，随着无线通信技术的发展以及移动智能终端的逐渐普及，基于位置服务(Location Based Service，LBS)的应用已经成为了社会生活的重要组成部分。在室内，由于环境复杂和不确定，使得传统的卫星定位系统无法满足人们的需求。因此，基于超声波(Ultrasonic，US)、红外线(Infrared，IR)、射频识别(Radio-Frequency IdentificationRFID)、蓝牙(Bluetooth)、ZigBee、无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)、超宽带(Ultra-Wideband UWB)等室内定位技术应运而生。

因为信道状态信息(Channel State Information,CSI)作为子载波粒度的物理层信息，能全面反映信号在物理环境中的多径、环境衰减等信息，CSI相比于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)具有维度高、更鲁棒和信息特征丰富等特点，被广泛应用于室内定位、手势识别、跌到检测以及呼吸检测等领域，近年来成为了研究热点。

基于CSI的室内定位方法，现在主流技术更多采用的是基于CSI的指纹定位方法。该方法分为两个阶段，离线阶段：通过采集的CSI数据，建立离线指纹库。在线阶段：将实时采集的CSI指纹和离线指纹库的指纹进行匹配得到位置坐标。对于CSI幅度指纹，目前绝大多数做法都是直接使用原始CSI幅度作为指纹特征。然而，当环境多径传播效应强、环境变化较大时，CSI幅度指纹存在波动，造成定位误差较大，此外，CSI的维度取决于正交频分复用系统(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)的子载波个数，通常CSI幅度指纹的维度较高，使得定位算法的时间复杂度大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种通过设置噪声门限和多径门限从时域的信道冲击响应(Channel Impulse Response，CIR)抑制多径效应的影响、从快速傅里叶逆变换(InverseFast Fourier Transform，IFFT)的点数降低指纹维度的CSI幅度指纹优化方法，该方法得到的CSI幅度指纹具有稳定性高、维度低的优点，有效的提高了定位精度并且降低了定位算法的时间复杂度。

本发明采用的技术方案是：

一种信道状态信息CSI幅度指纹优化方法，包括以下步骤：

S1、从基站中获取一次测量得到的N个子载波的CSI数据：

H＝[H(1),H(2),…,H(i),…,H(N)]

其中，H(i)表示第i个子载波的频率响应，N表示OFDM系统中子载波个数；H(i)由幅度|H(i)|和相位∠H(i)组成，是一个复数：

H(i)＝|H(i)|e^j∠H(i)

S2、对一次测量得到的CSI数据做逆傅里叶变换IFFT，得到时域的CIR(CSI数据为频域数据，对其做逆傅里叶变换得到时域的CIR)，IFFT变换公式为：