本發(fā)明涉及的是一種無(wú)線通信領(lǐng)域的技術(shù)，具體是一種基于跨頻段csi預(yù)測(cè)方案的多頻段指紋定位方法。
背景技術(shù)：
1、現(xiàn)有指紋定位技術(shù)分為離線與在線階段，在離線階段，通過(guò)指紋信息建立指紋庫(kù)，獲取指紋與位置信息的映射關(guān)系。通常建立指紋庫(kù)的方式為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，因?yàn)橹讣y信息與位置關(guān)系之前復(fù)雜的映射關(guān)系無(wú)法直接建立，需要通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射功能來(lái)完成這一任務(wù)。建立好指紋庫(kù)之后，在在線階段，通過(guò)采集的數(shù)據(jù)與指紋庫(kù)進(jìn)行匹配從而獲得位置信息，指紋定位在離線階段需要花費(fèi)大量的人力來(lái)采集，訓(xùn)練從而獲得指紋庫(kù)，但是一旦指紋庫(kù)訓(xùn)練完成，在在線階段具有定位精度高對(duì)噪聲魯棒性較高的優(yōu)點(diǎn)。但是對(duì)于在移動(dòng)中的目標(biāo)來(lái)說(shuō)，建立移動(dòng)中的指紋庫(kù)較為困難，而靜態(tài)指紋庫(kù)不能很好地反映目標(biāo)移動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的移動(dòng)參數(shù)，會(huì)導(dǎo)致定位不準(zhǔn)確，并且建立動(dòng)態(tài)指紋庫(kù)只能匹配與建立指紋庫(kù)時(shí)相同移動(dòng)速度的目標(biāo)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)指紋庫(kù)的泛化性，所以需要先將移動(dòng)目標(biāo)恢復(fù)成靜態(tài)的狀態(tài)再與建立好的靜態(tài)指紋庫(kù)進(jìn)行匹配。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提出一種基于跨頻段csi預(yù)測(cè)方案的多頻段指紋定位方法，通過(guò)參數(shù)估計(jì)算法對(duì)csi每條路徑上的動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，去除動(dòng)態(tài)參數(shù)，將動(dòng)態(tài)csi恢復(fù)成為靜態(tài)csi，適用靜態(tài)csi匹配在離線階段建立的靜態(tài)指紋庫(kù)得到目標(biāo)位置，同時(shí)，將不同信道csi之間的動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行映射，預(yù)測(cè)目標(biāo)信道的動(dòng)態(tài)csi。
2、本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
3、本發(fā)明涉及一種基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，采集多頻段csi的數(shù)據(jù)并建立多頻段csi數(shù)據(jù)指紋庫(kù)，通過(guò)sage算法不斷迭代，算出每條路徑上的動(dòng)態(tài)以及靜態(tài)參數(shù)；分別通過(guò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)和變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)(vae)映射不同信道之間的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)參數(shù)關(guān)系后，采集動(dòng)態(tài)csi并經(jīng)過(guò)參數(shù)分解得到靜態(tài)csi后，通過(guò)fnn和vae預(yù)測(cè)得到其他信道的csi值，與采集到的信道的靜態(tài)csi進(jìn)行拼接，獲取擴(kuò)展后的多頻段靜態(tài)csi值；最后將拼接的指紋與多頻段csi數(shù)據(jù)指紋庫(kù)進(jìn)行匹配，獲得預(yù)測(cè)位置。
4、本發(fā)明涉及一種實(shí)現(xiàn)上述方法的系統(tǒng)，包括：參數(shù)分解單元、預(yù)測(cè)單元和信道重構(gòu)單元，其中：參數(shù)分解單元通過(guò)music-sage算法將動(dòng)態(tài)信道參數(shù)分解為靜態(tài)參數(shù)與動(dòng)態(tài)參數(shù)；預(yù)測(cè)單元將分解出的靜態(tài)參數(shù)通過(guò)vae進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到未知頻段信息，并將采集到的頻段信息與預(yù)測(cè)信息進(jìn)行拼接，根據(jù)已經(jīng)建立的多頻段指紋數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)拼接的多頻段靜態(tài)參數(shù)進(jìn)行匹配，得到預(yù)測(cè)位置；信道重構(gòu)單元將分解出的動(dòng)態(tài)參數(shù)通過(guò)fnn預(yù)測(cè)，并與通過(guò)vae網(wǎng)絡(luò)單元預(yù)測(cè)出的靜態(tài)參數(shù)耦合，重構(gòu)出未知頻段的動(dòng)態(tài)csi值用于進(jìn)行匹配和位置預(yù)測(cè)。
5、技術(shù)效果
6、本發(fā)明通過(guò)迭代優(yōu)化算法分解動(dòng)態(tài)信道csi的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)參數(shù)，將靜態(tài)參數(shù)還原成為靜態(tài)信道并使用指紋匹配算法對(duì)其進(jìn)行定位；通過(guò)music算法計(jì)算sage算法初始值，提高迭代優(yōu)化算法的參數(shù)估計(jì)精度；通過(guò)fnn網(wǎng)絡(luò)映射動(dòng)態(tài)參數(shù)并使用vae網(wǎng)絡(luò)映射靜態(tài)參數(shù)，將映射完的靜態(tài)參數(shù)與原始數(shù)據(jù)拼接成多頻段靜態(tài)數(shù)據(jù)提高定位精度。并通過(guò)動(dòng)態(tài)、靜態(tài)參數(shù)分別映射的方式完成動(dòng)態(tài)信道csi的重構(gòu)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過(guò)分解靜態(tài)參數(shù)與動(dòng)態(tài)參數(shù)，解決指紋定位中無(wú)法定位動(dòng)態(tài)物體的問(wèn)題。將定位精度在室內(nèi)場(chǎng)景下提高到米級(jí)；通過(guò)music-scag算法提高迭代優(yōu)化算法的參數(shù)估計(jì)精度，與傳統(tǒng)方法相比，估計(jì)精度提高了20％以上；通過(guò)靜態(tài)動(dòng)態(tài)參數(shù)分別映射并重構(gòu)的方式，提高信道未知頻段csi重構(gòu)的精度。
1.一種基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，其特征在于，采集多頻段csi的數(shù)據(jù)并建立多頻段csi數(shù)據(jù)指紋庫(kù)，通過(guò)sage算法不斷迭代，算出每條路徑上的動(dòng)態(tài)以及靜態(tài)參數(shù)；分別通過(guò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)和變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)(vae)映射不同信道之間的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)參數(shù)關(guān)系后，采集動(dòng)態(tài)csi并經(jīng)過(guò)參數(shù)分解得到靜態(tài)csi后，通過(guò)fnn和vae預(yù)測(cè)得到其他信道的csi值，與采集到的信道的靜態(tài)csi進(jìn)行拼接，獲取擴(kuò)展后的多頻段靜態(tài)csi值；最后將拼接的指紋與多頻段csi數(shù)據(jù)指紋庫(kù)進(jìn)行匹配，獲得預(yù)測(cè)位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，其特征是，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，其特征是，所述的步驟1中，建立靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，即首先采集不同位置的靜態(tài)信道狀態(tài)信息，將其位置作為標(biāo)簽，使用dnn網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，采用歸一化損失函數(shù)建立靜態(tài)指紋庫(kù)，在采集數(shù)據(jù)時(shí)將多個(gè)頻段數(shù)據(jù)拼接，以此建立多頻段csi數(shù)據(jù)指紋庫(kù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，其特征是，所述的fnn的網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)包括：輸入/輸出維度、優(yōu)化器、隱藏層大小、激活函數(shù)、訓(xùn)練集大小。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位方法，其特征是，所述的預(yù)測(cè)位置其中：表示估計(jì)位置，表示匹配函數(shù)，將多頻段信息與指紋庫(kù)進(jìn)行匹配。
6.一種實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5中任一所述方法的基于頻帶預(yù)測(cè)擴(kuò)展的移動(dòng)物體定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：參數(shù)分解單元、預(yù)測(cè)單元和信道重構(gòu)單元，其中：參數(shù)分解單元通過(guò)music-sage算法將動(dòng)態(tài)信道參數(shù)分解為靜態(tài)參數(shù)與動(dòng)態(tài)參數(shù)；預(yù)測(cè)單元將分解出的靜態(tài)參數(shù)通過(guò)vae進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到未知頻段信息，并將采集到的頻段信息與預(yù)測(cè)信息進(jìn)行拼接，根據(jù)已經(jīng)建立的多頻段指紋數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)拼接的多頻段靜態(tài)參數(shù)進(jìn)行匹配，得到預(yù)測(cè)位置；信道重構(gòu)單元將分解出的動(dòng)態(tài)參數(shù)通過(guò)fnn預(yù)測(cè)，并與通過(guò)vae網(wǎng)絡(luò)單元預(yù)測(cè)出的靜態(tài)參數(shù)耦合，重構(gòu)出未知頻段的動(dòng)態(tài)csi值用于進(jìn)行匹配和位置預(yù)測(cè)。