[发明专利]基于信道冲击响应能量分布的视距/非视距路径识别方法有效
申请号: | 201810057363.7 | 申请日: | 2018-01-22 |
公开(公告)号: | CN109151724B | 公开(公告)日: | 2020-12-22 |
发明(设计)人: | 张士庚;伏艳;严淑萍;奎晓燕 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | H04W4/021 | 分类号: | H04W4/021;H04W64/00;H04L25/02 |
代理公司: | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人: | 马强;王娟 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 信道 冲击 响应 能量 分布 视距 路径 识别 方法 | ||
1.一种基于信道冲击响应时域能量分布信息的视距/非视距路径识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)获取连续K个数据包对应的CSI数据;
2)对每个CSI数据进行反傅里叶变换,获得CSI信道冲击响应,每个CSI信道冲击响应表示为一个包含30个元素的向量V=[s1,…,s30],表示该数据包对应的时域上的能量分布,其中si表示CSI信道冲击响应中的第i个时刻的能量幅度;i=1,2,……,30;
3)基于所得到的K个时域能量分布信息计算如下特征:
a)最大能量幅度对应序列的均值和方差;
b)次大能量幅度对应序列的均值和方差;
c)最大能量幅度占所有能量的比例的均值;
d)最大和次大能量幅度占所有能量的比例的均值;
e)能量最高的5个时间序列对应总能量占所有能量的比例均值;
f)最大和次大能量幅度之差;
g)最大能量幅度对应序列和次大能量对应序列之差的绝对值;
4)基于步骤3)的特征,利用机器学习方法训练视距和非视距路径的分类器C1和分类器C2;
5)在实际进行判断时,连续采集若干个数据包对应的CSI特征,并作为分类器C1和分类器C2的输入,并判定输出结果如下:若C1输出为正例而C2输出为反例,则判定当前为视距;若C1输出为反例而C2输出为正例,则判定为当前为非视距;否则,比较C1和C2输出结果的可信度,以可信度高的输出作为最终结果。
2.根据权利要求1所述的基于信道冲击响应时域能量分布信息的视距/非视距路径识别方法,其特征在于,步骤2)中,获得CSI信道冲击响应的具体实现过程包括:
1)每个CSI数据表示一个子载波的振幅和相位:
其中,H(fk)表示表示载波中心频率fk的CSI信息,||H(fk)||和∠H(fk)分别表示H(fk)的振幅和相位信息;
2)对H(fk)进行反傅里叶变换,得到H(fk)的信道冲击响应:
其中,ai,θi和τi分别表示第i个路径上的振幅、相位和时延,N指所有路径个数,δ(τ)是delta函数。
3.根据权利要求1所述的基于信道冲击响应时域能量分布信息的视距/非视距路径识别方法,其特征在于,步骤4)的具体实现过程包括:
a)采集视距和非视距路径下的数据包对应的CSI信息,计算步骤3)中所列特征并进行标记,作为训练样本;
b)基于训练样本分别训练视距和非视距路径的分类器,记为分类器C1和分类器C2。
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