本文是一篇计算机软件论文，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。
第一章 绪论
1.1研究背景
位置信息将在园区未来的经济发展中发挥非常重要的作用[1]。在个人方面，在园区内寻找仓库或办公楼的人们需要根据准确的位置信息进行路径规划和导航[2]。在安全方面，为防止园区内人流量过大造成的安全问题，园区必须监控人流量，位置信息为人流量的统计分析提供了强有力的技术支持[3]。在商业价值方面，位置信息为港口园区提供了地理数据和人员流动数据，这些位置数据可以使用大数据来获得其中含有的商业信息，例如在园区内的哪个地方人员流动最多。在物联网方面，随着物联网的飞速发展，实时提供位置信息尤为重要。例如现在的送货机器人，扫地机器人等，在进行送货或者扫地时，需要知道自己的实时位置和需要经过的路径，不然这些机器人均无法工作。
与具有视线(Line of Sight, LoS)传播路径的室外定位不同，由于园区内茂密的树林、山体以及建筑物的阻挡等，导致园区内的信号在传播时，是处在多径传播环境当中的，因此，园区内的环境与室内环境接近，其中包括多径效应，阴影和衰落，这会造成信号在接收机处的失真，导致定位的难度加大。虽然目前的一些适合园区环境定位的室内定位技术与室外的定位技术相比有一定的共性，但是由于园区环境的特殊性，使得室外环境的一些定位技术例如卫星等定位技术无法在园区内使用。然而由于上文所说的一些园区内的特点，采用现有的室内定位技术达不到所需的精度，因此园区内定位与导航成为一个难题。
综上所述，园区内即室内定位与导航是未来研究与发展的一个热点，同时园区内定位技术还不成熟。为此，各大技术公司，高校和科研机构都在对园区内定位技术进行全方位的探索，并已经形成了大量的研究成果[4]。
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1.2园区内定位与导航研究现状
基于 WiFi 信道状态信息(Channel Station Information, CSI)的定位技术的优点在于精度较高，且易于部署。WiFi 芯片已经被广泛普及在各类用户智能终端(笔记本电脑、路由器等)中，由于WiFi路由器以及笔记本电脑的小型化，所以目前园区环境已安装了大量的WiFi路由器，通过利用这些现有的安装有 WiFi 无线网卡的智能终端，能够显著降低建设和运营成本，并实现快速部署和实现目标定位的功能。这些都是开展以 WiFi 技术为主的定位技术研究和推动位置信息服务应用的发展。本小节描述了定位与导航系统中定位部分利用 WiFi 来测角、测距的研究现状以及导航部分的路径规划算法的研究现状。
1.2.1 基于信道状态信息的定位研究
随着多输入多输出技术(MultipleInMultipleOut,MIMO)的发展，商用 WiFi 设备天线的数量也在变多，不再是传统的一对一收发设备。受到阵列信号处理技术的启发，越来越多的研究者对利用 CSI 估算信号 AoA 感兴趣。CUPID[5]、CUPID2.0[6]、SAIL[7]采用配置 3 天线的Intel5300 无线网卡的 WiFi 接收机提取出 CSI，然后利用多重信号分类算法(Multiple SignalClassification, MUSIC)求解 AoA，并融合手持设备的人的运动从而提升 AoA 估计精度。由于MUSIC 算法的估计精度与天线数量相关，而目前市面上无线网卡大多只支持 3 根天线，受制于网卡支持的天线数量，AoA 估计的精度很差，需要通过其他传感器辅助 AoA 估计。ArrayTrack[8]为了克服这一问题，在 WiFi 接收机上通过修改硬件使其达到 8 根天线，然后利用 CSI 和一维 MUSIC 算法估计 AoA。由于 ArrayTrack 修改了硬件，所以它的定位精度很高，但是其缺点是不通用，不可能在现有的商用 WiFi 设备上使用。Phaser[9]不需要修改硬件即可完成测角的工作，但是 Phaser 需要两个无线网卡，将其中一个网卡的 1 号天线与另外一个网卡的 1 号天线通过转换器连接，当发射机发射信号时，通过这两个网卡接收到的信号的相位差来纠正误差，从而提升定位精度，虽然 Phaser 不需要修改硬件，但是需要将两个设备级联，浪费了资源。SpotFi[10]为了克服普通 WiFi 设备天线数量少的问题，引入了虚拟天线阵元的概念，通过平滑技术将天线数目从 3 个扩展到 90 个，相比 CUPID 大幅度提高了 AoA 的估计精度，且 SpotFi 所有的操作都是通过算法完成的，不需要修改硬件。基于该方法的 AoA 估计还应用于 H. Chen[11]，Dynamic-MUSIC[12]和基于 WiFi 信道状态信息的单基站室内定位研究[13]，但该方法的缺点是在距离基站较远或者非视线条件下信噪比较低时 AoA 估计性能较差。
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第二章 相关背景知识
2.1信道状态信息的理论基础与获取
在商用 WiFi 设备无法获得 CSI 之前，研究者使用 RSS 作为室内定位的物理量。但是 RSS属于数据链路层信息，是多径叠加信号的信息，易受到环境的影响，而 CSI 具有能区分出多径信号的能力，不易受到环境的影响，所以在定位过程中 CSI 是更好的物理量。因此，本文以 CSI 为基础进行园区内定位与导航的研究。2009 年国际电子与电气工程师协会(Institute ofElectrical and Electronics Engineers, IEEE)发布了 IEEE 802.11n 标准。该标准支持正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)和 MIMO 技术，使得商用 WiFi 设备获取 CSI 成为了可能[44]。CSI 包含了发射机与接收机之间传输的所有子载波的幅度信息、相位信息以及在传输过程中的干扰和误差等信息[45]。
在园区的环境下，无线信号所处的传播环境比较差。由于园区内严重的多径效应，到达接收端的信号是发射端信号经过多径的叠加，且到达接收端的多径信号会经历各自的衰减、时延等。园区内的传播环境在短时间内可以看作一个线性时变系统，因此园区内的多径传播环境的信道特性在时域上可以用信道冲击响应(Channel Impulse Response, CIR)来描述，信道冲击响应可以表示为式(2.1)：
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2.2 WiFi 定位理论基础
2.2.1 射频通道矫正原理
在 WiFi 芯片中，来自不同天线的接收信号被馈送到不同的射频(Radio Frequency, RF)通道上以执行下变频。当 WiFi 芯片上电时，输入到不同 RF 通道上的信号初始相位未完全同步，不同 RF 通道之间的相位偏移将导致测量的 CSI 失真。本小节的相位误差处理不是消除特定RF 通道上 CSI 数据中子载波间的初始相位偏移，而是消除不同 RF 通道之间的随机初始相位偏移。本小节将叙述采用硬件通道矫正的方法。根据经过功率分配器出来的信号的相位差为0 这一原理，校准 WiFi 网卡上的通道 1、通道 3、通道 2 的随机初始相位偏移，功率分配器与 WiFi 网卡上的通道 1、通道 3、通道 2 的连接关系如图 2.3 所示。
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第三章 基于 CSI 的园区定位......................... 15
3.1基于 CSI 的直达路径到达角的估计.......................... 15
3.2基于 CSI 的距离估计........................ 20
第四章 路径规划..................... 27
4.1环境建模................................. 27
4.2传统 AStar 算法................................ 28
第五章 园区内定位与导航系统实验与评估.............................. 36
5.1园区内定位与导航系统原型设计与实现.......................... 36
5.1.1 园区内定位与导航系统组成.................. 36
5.1.2 系统工作流程 ...................... 37
第五章 园区内定位与导航系统实验与评估
5.1园区内定位与导航系统原型设计与实现
5.1.1 园区内定位与导航系统组成
如图 5.1 所示，本章设计的定位与导航系统原型由两部分组成：AP 和 WiFi 终端。
AP 是信号接收端，配置有 3 根天线，需要通过 shell 脚本配置和发送端相同的信道，带宽和发送速率，AP 端将采集到的 CSI 信息连同其 MAC 地址通过 AP 端的数据发送程序发送给 WiFi 终端。在实验过程中保持 AP 的位置不动。
WiFi 终端是信号发射端，也是被定位端，配置有 1 根天线，可以通过 shell 脚本配置它所使用的信道(由于 2.4G 频段不完美的硬件限制，接收到的信号会发生相位跳变，5G 频段没有此问题，因此在这里选择 5G 的频段)，802.11n 支持的带宽和发送速率，数据的发送和关闭由数据发送程序来控制。
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第六章 总结与展望
6.1本文工作总结
随着数据业务
