基于信道状态信息的室内被动定位跟踪理论与应用研究

Wireless passive localization and tracking is an emerging technique that makes use of the interference effect on wireless signal transmission caused by a target to realize localization and trail tracking. Most of the existing methods utilized the Received Signal Strength (RSS), but RSS is volatile due to the multipath effect, especially in the indoor environment. The accuracy of localization and tracking is accordingly poor. To overcome these problems, this proposal propose a novel scheme to realize universal and low-cost indoor passive localization and tracking based on ordinary commercial wireless devices. Firstly, we will extract the channel state information from the commercial WiFi wireless card and research on the effect of target appear and movement on channel state information. Secondly, we will explore the high-accuracy passive localization and tracking based on location signal fingerprint for single objective and multi-objective. While, we will study the indoor passive localization and tracking based on unsupervised learning methods from single objective and multi-objective. Finally, an indoor passive localization and tracking application platform will be implemented. The above works build the method of realizing indoor passive localization and tracking based on wireless channel state information, and promote its application and popularization in the indoor.

无线被动定位跟踪是一项通过利用目标对无线信号传播的影响来实现对目标位置进行定位和移动轨迹跟踪的技术。目前绝大多数已有的被动定位跟踪技术都是利用目标对无线信号强度（RSS）的影响实现定位跟踪，然而在室内环境中，由于多径效应影响，RSS值波动剧烈，定位跟踪性能差。针对该问题，本课题提出基于无线信道状态信息利用普通商业无线设备实现室内复杂环境下普适的低成本的被动定位跟踪。本课题首先研究从普通商业WiFi无线网卡中获取无线信道状态信息，探究目标出现、移动对于无线信道状态信息的影响。其次研究基于位置信号指纹信息来实现室内单目标到多目标的高精度被动定位跟踪。同时研究利用无监督学习的方法实现室内单目标到多目标的被动定位跟踪。最后研究实现室内被动定位跟踪应用平台。本课题将建立完善的基于无线信道状态信息的室内被动定位跟踪技术，促进其在室内环境下应用的普及。

新型的无线设备无关被动定位能够无需用户携带任何相关电子设备而对用户的出现、位置甚至身份进行识别，该项技术能够被广泛应用于工厂、家庭场所的安全防护、设备保护、人员管理等领域。室内环境下传统的无线信号强度由于其自身的粗粒度性，在遭受室内多径效应的影响下无法准确地感知人体的存在，导致室内设备无关被动定位性能无法达到令人满意的程度。当今时代，WLAN技术得到了迅猛发展。其中，IEEE 802.11 a/g/n协议中所采用的正交频繁复用技术为无线定位提供了载波水平的细粒度信道响应信息。信道响应包含了多载波水平上的信道状态信息，能够刻画室内多径传播特征，为室内细粒度高精度的设备无关被动定位发展提供了新的机遇。目前，基于信道响应的设备无关被动定位研究在国际上尚处于萌芽阶段，大量的基础问题尚且存在未得到解决。本课题探索利用细粒度多载波信道状态信息来取得先进的室内设备无关被动定位技术，推动我国无线室内设备无关被动定位技术的发展。研究内容包括：室内细粒度无线信号特征的获取、基于信道状态信息和位置指纹的单目标定位，以及基于信道状态信息的被动人体检测等。在本课题执行期间，在提取位置指纹特征、被动人体检测及定位等方面取得了一系列研究成果，这些成果可以有效降低人体检测的漏报率和误报率，并且提高定位的精度，使得定位精度变得可控，因此具有较为重要的实际应用价值。