NWI:基于CSI的非视距信号识别方法
由于室内环境复杂多变和多径效应对WiFi传播信号的影响,因此产生了大量的非视距路径,导致信号严重衰落,通信链路质量恶化,造成应用识别精度不高、实现系统复杂等问题.文中提出了一种基于CSI的非视距信号识别方法NWI(NLOS recognition based on Wavelet Packet Trans form Identification),主要用于对WiFi的物理层信息——CSI信号进行特征提取,识别当前链路中是否存在遮挡.所提方法对CSI信号的幅值进行三层小波包分解,分别提取第3层8个频段的小波包系数、小波包能量谱、信息熵和对数能量熵作为特征向量,利用支持向量机进行分类,从而识别出非视距信号.相比其他方法,该方法无须对CSI信号进行预处理,最大程度地保留了环境对传播信号的影响,更真实地反映室内环境.实验结果表明,该方法在动态环境中的识别精度为96.23％,在静态环境中的识别精度为94.75％,证明了基于小波包变换的CSI信号特征提取方法能够有效识别非视距信号,具有较高的识别精度和普适性.
信道状态信息、非视距信号识别、小波包变换、特征提取、支持向量机
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TN99
国家自然科学基金;云南省高校频谱传感与边疆无线电安全重点实验室开放课题;云南大学研究生科研创新项目
2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
327-332
