面向NB-IoT终端的指纹匹配定位改进算法

摘要：

窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高.基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP),提出一种指纹匹配定位算法.利用CSI幅值和NRSRP离线构建指纹,并在线收集待定位终端的指纹信息,采用K近邻(KNN)算法得到最近的K个近邻点,充分利用待定位终端和K个近邻点的NRSRP信息并通过无线信道传播模型估计距离差.在此基础上,使用极大似然估计算法得到最终的估计位置.实验结果表明,与KNN、WKNN等算法相比,该算法能有效降低定位误差,提高定位精度.

关键词：窄带物联网、指纹匹配、K近邻、极大似然估计、信道状态信息

所属期刊栏目：46

分类号：TP929.5

资助基金：重庆市人工智能技术创新重大主题专项cstc2017rgzn-zdyfx0043

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：178-183,191