[发明专利]一种基于低成本天线扩展的高精度室内定位系统及方法

权利要求书

1.一种基于低成本天线扩展的高精度室内定位系统，其特征在于，该系统包括具有N个接口的计算机，计算机上安装有信道采集工具，每个接口对应一条无线链路，每一条无线链路通过一射频开关连接有若干根接收天线，每一条无线链路以时分复用方式通过射频开关为接收天线提供服务；还包括一用来控制每根天线使用时长的外部微控制器。

2.根据权利要求1所述的一种基于低成本天线扩展的高精度室内定位系统，其特征在于，所述计算机上具有三个接口，三条无线链路分别各通过一单极四掷射频开关连接有四根接收天线。

3.一种基于权利要求1和2任一项所述定位系统的方法，其特征在于，包括：在离线阶段，采集包含多根接收天线的CSI，并对CSI的相位完成配准，再利用神经网路对处理后的CSI数据进行训练；在线测试阶段，获取到CSI并处理后，通过训练的网络返回角度估计和位置预测结果，上述过程主要包括以下几个步骤：

步骤1、位置指纹库的初始化：初始化的位置指纹库存储的CSI数据来自N_RP个栅格区域以及N_R根接收天线，利用表示在位置L_m处收集到的N_R根接收天线上具有N_SC个子载波的信道响应，利用h_i(L_m，n)表示在第n根接收天线的第i个子载波上的信道状态信息，整个位置指纹库的初始化如下

步骤2、CSI相位配准：当每一根接收天线获取到CSI信息后，均能提取到对应的幅度信息A_i(L_m)和相位信息P_i(L_m)，而接收天线的原始相位表达为其中表示由于采样时延Δt引起的采样频率偏移，β表示载波频率偏移，i表示子载波标号；

对原始相位做线性变化处理以获取到真实的相位，令则

步骤3、网络训练：采用深度神经网络DNN对步骤2中提取到的幅度信息和相位信息进行提取特征，该过程分为两步，分别采用两个DNN网络完成训练；

在第一个DNN网络中，输入是所有CSI的相位信息，大小是N_SC*N_R，输出是角度，大小为N_R，损失函数选取估计角度和真实角度的平均绝对误差，表示为：

将由第一个DNN网络估计出来的角度和处理后的CSI一起作为第二个DNN网络的输入，大小为(2*N_SC+1)*N_R，输出是参考位置点的坐标，大小为2，损失函数选取估计坐标和真实坐标的均方误差，表示为：

步骤4、在线阶段位置的预测：采集实时CSI做简单的相位处理后可得出待定位点的位置信息，通过步骤3训练后的网络根据指纹数据直接回归出位置坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中：两个DNN网络均包含有四个隐藏层，每个隐藏层均采用整流线性单元ReLU作为激活函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中：两个DNN网络的输出层均选取线性Linear函数作为网络回归的依据。