[发明专利]一种基于软判决可视与非可视信道的识别方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种基于软判决可视与非可视信道的识别方法，具体过程为：获取数据包信息计算信道特征；计算所得信道特征的概率分布函数；用多个高斯函数拟合S2的概率分布函数；采用软判决判断数据包信息属于视距环境还是非视距环境下所接收的；本发明结合两个不相关的特征进行软判决识别视距/非视距，相比单一特征，提高了识别的准确率，单一特征需要对信号进行训练找到合适的阈值，而本发明不需要对数据进行过多的训练，只需使用训练样本的概率分布，用软判别公式进行计算识别数据包类型，大大缩短了运行时间，不用经过多次训练计算阈值，只需较少的先验知识就能获得较高的识别准确率。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及位置服务应用领域，特别是一种基于软判决可视与非可视信道的识别方法、系统及装置。

背景技术

随着无线设备的不断普及，拥有定位功能的移动终端设备在人们的日常生活中扮演着重要的角色。目前我们日常生活中移动端所用到的定位系统都是利用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)，其工作原理是利用卫星导航系统作为定位信息的来源，卫星系统可以根据指令，获取全球任意可以被卫星观测到的地理位置，同时拥有高准确度与高效率等特征，如今被广泛的应用于人们的日常生活中，并给人们的生活带来了很多的方便。

然而，无论是GPS还是中国的北斗导航定位系统，到达地面的卫星信号功率都非常微弱，并且随着人类社会的发展，越来越多的建筑物出现，对卫星的观测造成了影响，即所谓的“城市效应”，人们的日常生活大多发生在室内的环境中，在“城市效应”的影响下，GPS系统信号会受到房屋，树木的影响而不能发挥作用，因此解决室内定位技术对高精度定位的发展有着至关重要的意义。

无线信号在NLOS(None-Line-of-Sight，NLOS)传播环境下会导致通信链路质量的下降，一般情况下，信号经过NLOS传播后会变得更加不稳定，其波动和跳变会加剧，比如，在基于时间或者能量的角度估计或距离测量中，NLOS传播会引起基于时间和功率的显著偏差，或产生虚假角度估计，对测量和估计结果影响巨大。因此，人们对这种现象进行了大量的研究，由于UWB(Ultra Wide Band，超带宽)信号具有大带宽，其在多径环境下表现出很强的测量精度，通过提取多径信道中的峰度，平均过量延迟和均方根延迟扩展等参数，分析各个参数在信道环境中的概率密度分布来进行非视距识别，但是UWB系统成本过高。在多径环境中，RSSI同样可以表现出统计规律，在LOS情况下服从莱斯分布，而在LOS路径不存在时服从瑞利分布，但RSSI易受到多径环境的影响，特别是在动态环境下，由于信道的剧烈变换会导致非视距识别精度下降，由于CSI(Channel State Information,信道状态信息)的细粒度特性，不易受到多径环境的干扰，而且使用Intel5300无线网卡可以更能便捷获取精确的CSI信号，通过研究CSI的统计特征，计算出阈值，再通过二元假设检验进行分类，是目前最广泛应用的NLOS识别方法；但这种二元假设的硬判决方法，需要预定义识别阈值。该阈值容易受到环境和设备的影响，因此很难获得一个高精度、广泛适用的阈值，导致更换场景就需要重新校准阈值。但使用软判决方法，通过对多个特征的组合，可以增大识别准确率，并且适用于各种场景。

发明内容

本发明旨在提供一种基于软判决的视距/非视距路径识别方法，解决在复杂的室内环境中分辨视距/非视距路径的问题，提高定位精度，达到高精度位置服务质量的目的。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于软判决可视与非可视信道的识别方法，包括以下步骤：

S1，获取数据包信息计算信道特征；

S2，计算S1所得信道特征的概率分布函数；

S3，用多个高斯函数拟合S2的概率分布函数；

S4，采用软判决判断数据包信息属于视距环境还是非视距环境下所接收的。

获取数据包信息计算信道特征具体如下：