针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习...针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习的朴素贝叶斯算法进行位置分类。为进一步提高分类准确度,本文还提出了置信度方法,通过综合多条天线对的结果来减少位置误判。实验结果表明,本文所提出方法能有效实现对室内人员的无源定位,可以达到90%以上的准确度。展开更多
文摘针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法。该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习的朴素贝叶斯算法进行位置分类。为进一步提高分类准确度,本文还提出了置信度方法,通过综合多条天线对的结果来减少位置误判。实验结果表明,本文所提出方法能有效实现对室内人员的无源定位,可以达到90%以上的准确度。
