基于改进WKNN的CSI被动室内指纹定位方法

摘要

针对幅值和相位构造包含干扰过多导致定位精度低的问题，提出了一种基于改进加权K最近邻算法的信道状态信息被动室内定位方法。离线阶段，采用隔离森林法，改进阈值的小波域去噪和线性变换法对采集到的信道状态信息进行预处理，将处理后的幅相信息共同作为指纹数据，构造与参考点位置信息相关的稳定指纹数据库。在线阶段，提出改进的加权K近邻算法，对估计坐标进行重复匹配，该算法在一次匹配中得到位置坐标后，求该位置坐标在K个近邻点间的欧氏距离，并使用高斯变换对K个距离值进行权重计算，完成人员的定位。分别在教室和大厅进行实验模拟测试，实验结果表明：采用本文算法约81%的测试位置误差控制在1 m以内，可以有效提高定位精度。

关键词

室内定位 / 信道状态信息 / 被动定位 / 改进阈值的小波域去噪 / 改进的加权K近邻算法 / 高斯变换