计算机工程与科学

作者：刘颜星, 郝占军, 田冉

单位：（1.西北师范大学计算机科学与工程学院，甘肃 兰州 730070；2.甘肃省物联网工程研究中心，甘肃 兰州 730070）

关键词：室内定位；指纹定位；特征指纹；信道状态信息；二分K均值聚类算法 ,

基金：国家自然科学基金（617262079，61662070）；2017兰州市科技发展计划（2018-1-58）

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注，为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性，提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块，在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波（Kalman）算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类（K-means）算法进行分类，将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹；在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别，被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明，该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位，能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响，定位精度有明显提高。

来源：2021年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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