基于CSI的轻量级自适应井下定位算法

岳俊梅¹(),张冬梅²

1. 山西工程技术学院信息工程与自动化系, 山西 阳泉 045000
2. 太原理工大学信息与计算机学院, 山西 晋中 030600

收稿日期:2018-08-24出版日期:2019-10-20发布日期:2019-10-18

作者简介:岳俊梅(1971—)，女，山西平定人，硕士研究生，副教授，主要研究方向为无线传感器网络. E-mail：212435689@qq.com
基金资助:国家自然科学基金项目(61401300);山西省应用基础研究项目(201601D021074);山西工程技术学院校级课题(201706003)

Lightweight self-adaptive CSI-based positioning algorithm in underground mine

Junmei YUE¹(),Dongmei ZHANG²

1. Department of Information Engineering and Automation, Shanxi Institute of Technology, Yangquan 045000, Shanxi, China
2. College of Information and Computer Science, Taiyuan University of Technology, Jinzhong 030600, Shanxi, China

Received:2018-08-24Online:2019-10-20Published:2019-10-18


Supported by:国家自然科学基金项目(61401300);山西省应用基础研究项目(201601D021074);山西工程技术学院校级课题(201706003)

摘要/Abstract

摘要： 针对传统井下定位成本高、工作危险系数大的问题,提出一种基于信道状态信息(channel state information, CSI)的轻量级自适应井下定位(lightweight self-adaptive underground positioning algorithm, LSA)方法。LSA方法以细粒度的CSI替代粗粒度的接收信号强度(received signal strength indicator, RSSI)来获得更高的定位精度,采用逆傅里叶变换将原始CSI数据转换为信道脉冲响应,以此选取视距信号,并通过构建CSI视距信号衰减模型实现轻量级的精确测距;基于井下现有WiFi网络中的访问接入点(access points, APs)位置和井下巷道特征,计算目标相对AP的方向,根据方向和测距结果完成定位。该方法能够自适应于AP在巷道中的任意位置部署,并利用拐角识别优化算法进一步提高定位的精度。试验结果表明,该方法能够使得定位中位数误差达到0.53 m,且无需在井下单独部署任何定位系统,性能明显优于已提出的CDPF、FILA等其他定位算法。


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