基于 Wi-Fi 的园区内定位和导航系统

和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在无卫星信号的园区内环境中。在定位方面，由于建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，因此在这种环境下，能快速部署，且低成本高精度的 WiFi 定位一直是研究的热点。而 WiFi 定位的方式可以粗略的分为几何定位和指纹定位。本文在几何定位的基础上，研究了基于 CSI 的信号直接路径 AoA 的估计以及利用 CSI 来测距。在导航方面，本文研究了路径规划算法。并通过仿真以及验证和分析了实际场景中的实验。总结全文，主要工作如下：

1、本文在查阅大量文献的基础上，深入的研究了相关定位技术的优点与局限性以及 WiFi 室内定位技术的发展现状。分析了利用现有无线网卡采集的 CSI 信息所包含的相位误差。通过功率分配器来消除该误差。此外，由于园区内的多径效应，普通无线网卡仅配备 3 根天线，无法有效的区分出多径，利用平滑技术来实现相干信号的解相干。研究了如何利用超分辨率 MUSIC 算法求解多径的 AoA。并针对现有利用 WiFi 来估计直接路径 AoA 的方法中的缺陷，提出利用 DBSCAN 聚类算法来估计直接路径 AoA。在测距方面通过天线增益消除以及多径抑制从而拟合出园区内测距的模型。最后利用三角形的几何原理实现了园区内的定位。

2、本文深入的研究了传统的 AStar 算法，针对传统 AStar 算法的缺点，提出了改进的 AStar算法，传统正方形 AStar 算法只能搜索 0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°8 个方向，传统正六边形 AStar 算法只能搜索 30°、90°、150°、210°、270°、330°6 个方向，而采用改进的 AStar 算法能搜索到 0°、30°、60°、90°、120°、150°、180°、210°、240°、270°、300°、330°12 个方向。使得规划出的路径更加的细致了。

3、最后本文基于 SHELL、MATLAB 以及 C 语言实现了一个简易的园区内导航系统，并做了相关的介绍以及性能分析。

参考文献（略）