A novel indoor localization method using passive phase difference fingerprinting based on channel state information

计算机科学 主成分分析 指纹(计算) 降维 模式识别(心理学) 偏移量(计算机科学) 人工智能 独立成分分析 维数之咒 降噪 频道(广播) 算法 电信 程序设计语言
作者
Xiaochao Dang,Jiaju Ren,Zhanjun Hao,Yili Hei,Xuhao Tang,Yan Yan
出处
期刊:International Journal of Distributed Sensor Networks [Hindawi Publishing Corporation]
卷期号:15 (4): 155014771984409-155014771984409 被引量:15
标识
DOI:10.1177/1550147719844099
摘要

The device-free channel state information indoor fingerprint localization method may lead to phase offset errors, strong fingerprint noise and low sampling classification accuracy. In light of these characteristics, this article presents an indoor localization algorithm that is based on phase difference processing and principal component analysis. First, during the offline phase, this algorithm calculates phase differences to correct for random phase shifts and random time shifts in communication links. Second, the principal component analysis method is used to reduce the dimensionality of the denoised data and establish a robust fingerprint database. During the online phase, the algorithm trains a back-propagation neural network using the fingerprint data and determines the modelled mapping relationship between the fingerprint data and the physical localization after carrying out the phase difference correction and the principal component analysis–based dimensionality reduction. The experiments show that compared with existing fingerprint location methods, this algorithm has the advantages of significant denoising effectiveness and high localization accuracy.

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