With the rapid development of the Internet as well as the popularity of the mobile devices, Wireless Local Area Network (WLAN) has been widely applied to human lives. Considered as a research hotspot in wireless communication technology nowadays, the relationship between wireless signals and human activities attracts people's attention. Based on the existing Wireless Local Area Network, researchers can develop indoor wireless positioning technology, and even human behavior detection technology. The high-density-low-cost characteristic of the Wireless Local Area Network makes the development of these kinds of indoor technologies more competitive than others. However, due to the complexity of the indoor environment, the development of indoor Wireless Local Area Network technology faces crucial challenges, and the main reason is that wireless signals will be interfered seriously due to the complexity of the indoor environment, such as multipath. We propose to conduct researches on indoor wireless positioning technology with physical layer information in this project, due to the fact that all these standard are based on Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) technology at physical layer of the network. Indoor wireless network technology with physical layer information will effectively eliminate the signal interferences cause by the complexity of indoor environment, and thus improve the relevance of signals and human behaviors, and will achieve real effective indoor wireless positioning.We plan to publish 15-20 papers in top conferences and journals, file 5-8 patents, so keep the leading impact of our research group.
随着互联网的发展和无线通信设备的普及,无线局域网络已被广泛应用到人们的生活当中。作为无线通讯技术研究的一个热点,无线信号与人类活动之间的关系受到广泛关注。无线局域网络的高密度低成本的特性使得室内无线局域网技术的发展极具竞争力。然而,由于室内环境的复杂性,室内无线局域网技术的发展面临着重大挑战,其主要原因是以多径效应为主的室内环境的复杂性对无线信号造成严重干扰。在本项目中,我们利用正交频分复用技术,发展基于物理层信息的室内无线网络定位技术研究。基于信道状态信息的室内无线网络技术,将有效消除室内环境复杂性对无线通信信号造成的影响,从而提高无线信号与室内人体行为研究的相关性,真正有效地实现室内无线定位。团队目标在国内外期刊和会议上发表高质量论文15-20 篇,申请发明专利5-8 项,保持本团队在该研究方向上已有的国际领先影响力。
无线网络的性能优化为各类上层应用提供了进一步挖掘其潜在价值、实现网络服务的个性化坚实的基础。其中,情境感知就是这诸多基于无线网络的上层应用中的关键角色,具有极重要的研究价值和现实意义,比如对用户室内物理或逻辑位置信息的获取能够为上下文感知、基于地理位置的服务以及自动指引与导航等提供不可或缺的依据。然而,传统室内位置信息的获取与用户行为活动的感知主要依靠用户随身携带的特定设备(内置有各种传感器),或者借助已有的通信设施将“信号强度 (Received Signal Strength Indicator, RSSI)”作为位置或行为指纹。前者不仅需要额外设备的支持带来较高的设备成本,同时也给用户造成诸多不便而限制了感知的泛在性。而后者则由于室内环境复杂,信号极易受到时域和频域多径影响而导致位置感知和行为识别的准确度低、粒度粗糙等根本弊端。针对以上问题,本课题目标通过研究基于物理层信息的无线局域网信号传播技术,研究对象是室内环境下无线信号和人体行为之间的相关性。通过充分利用基于物理层的正交频分复用技术(OFDM)得到的 CSI 作为无线局域网络中的“指纹”,在被动无额外携带设备(DfP)的条件下,建立瞬时间无线信号和人体行为之间的相关性,以此来实现室内环境下的无线定位和人体活动监测,使其成为室内无线局域网技术的核心支撑技术之一。在国内外期刊和会议上发表高水平论文42篇,申请发明专利37项,授权发明专利20项。
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数据更新时间:2023-05-31
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