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基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法与流程

2022-02-20 12:30:56 来源:中国专利 TAG:

技术特征:

1.一种基于多频段CSI协同的无线定位装置,其特征在于,包括:信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元,其中:信道切换和融合单元进行多频段CSI获取,经特征提取单元进行随机相位偏移消除后,由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测;

所述的多频段包括:2.4GHz和5GHz总共有35个Wi-Fi频段CSI;

所述的随机相位偏移消除是指:通过线性变换来消除融合的多频段CSI相位的载波频率偏移和采样频率偏移。

2.一种根据权利要求1所述装置的基于多频段CSI协同的无线定位方法,其特征在于,包括:

步骤1、信道切换和融合单元的多频段CSI获取,具体为:信道切换和融合单元将获取2.4GHz和5GHz总共有35个Wi-Fi频段CSI;

步骤2、特征提取单元的随机相位偏移消除,具体为:特征提取单元将通过线性变换来消除获取的多频段CSI相位的载波频率偏移和采样频率偏移;

步骤3、通过深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系,具体为:采用DNN网络和CNN网络,应用Dropout技术、Batch Normalization技术并采用ReLU作为每个隐藏层的非线性激活函数;

步骤4、深度学习单元在在线阶段的位置预测;在在线阶段,接收端通过信道切换和融合单元接收来自发射端的多频段CSI,通过特征提取单元消除相位误差,最后通过训练后的深度学习单元;当采用DNN分类网络,训练后的深度学习单元输出NR维概率向量,利用输出来获得最终的预测位置,具体为:其中:Rj是第j个RP的坐标,Ω选取的是RP的集合,y(j)是第j个深度学习单元输出向量;当采用DNN回归网络,训练后的深度学习单元直接输出预测位置。

3.根据权利要求2所述的基于多频段CSI协同的无线定位方法,其特征是,在信道切换过程中必须保证发射端和接收端始终同步工作在同一信道上,在同步传输中用确认重传机制,避免快速信道切换过程中的丢包现象;

所述的确认重传机制,具体包括:通过socket TCP/UDP发送和接受确认,发射端设置一个确认,当接收端接收到数据包,回复该确认,发射端切换到下一个信道;当接收端未接收到数据包,不回复该确认,发射端在给定超时时间未收到该确认会重传数据包,该方法需要每台设备拥有两张以上网卡,一张网卡不启用联网工作在monitor模式发送和接收数据包,另一张网卡启用联网通过socket TCP/UDP发送和接受确认;使用双向采集,将接收端发送的包作为确认包,从而实现确认重传,该方法要求信道质量相对较好。

4.根据权利要求2所述的基于多频段CSI协同的无线定位方法,其特征是,所述的消除相位误差,具体包括:

1)通过判断相邻子载波之间的融合的多频段CSI相位值变化是否大于给定阈值π来补偿融合的多频段CSI相位值多个2π得到补偿后的多频段CSI相位;

2)相位配准分析获得配准后的多频段CSI相位,令补偿后的多频段CSI相位,具体为:其中:∠CSIi是真实的多频段CSI相位,Δt是由采样频率偏移(SFO)造成的时间延迟,mi是第i个子载波的子载波索引,N是快速傅里叶变换(FFT)的周期序列长度,β是由载波频率偏移(CFO)引起的未知相位偏移,Z是测量噪声;

3)设k和b分别表示整个频带上的相位斜率和偏移量,相位误差2π(mi/N)Δt β是子载波索引mi的线性函数,从而估计相位的斜率和偏移量从原始相位中减去kmi b,得到配准后的多频段CSI相位


技术总结
一种基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法,该装置包括:信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元,其中:信道切换和融合单元进行多频段CSI获取,经特征提取单元进行随机相位偏移消除后,由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测。本发明利用信道切换和融合算法实现多路切换和包处理来获取多频段CSI,并针对这些多频段CSI信息进行特征提取,利用深度学习算法建立多频段CSI指纹库,无线信号的多频段协同显著提高预测位置的精度。

技术研发人员:唐斯宇;向晨路;张舜卿;
受保护的技术使用者:上海大学;
技术研发日:2021.10.14
技术公布日:2022.01.14
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