井下WLAN位置指纹样本自相关滤波降噪方法研究
Research on method of autocorrelation filtering and noise reduction for radio fingerprint samples of underground WLAN
中国矿业大学 信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221000
摘要
为了解决井下WLAN位置指纹库中噪声样本对井下人员定位精度的影响，提出了用于消减位置指纹数据库中噪声样本的基于采样间隔τ的自相关滤波算法。研究表明，虽然在同一个参考点处使用同一个采集设备在不同时刻采集到的接收信号强度（received signal strength，RSS）序列都不完全一样，但噪声样本与其他样本的RSS序列相比有着较为显著的差异值。利用这一特点，基于采样间隔τ的自相关滤波算法使用样本均值作为两个样本间波动差值的平衡参照，使得噪声样本的异常特性被放大，进而使可能存在的噪声样本更精确地被滤除。滤除噪声样本的位置指纹库能够更好地表征各参考点处的RSS分布。实验结果表明，以90%置信概率为参照标准，使用自相关滤波后的位置指纹样本分别进行静态和动态人员定位的定位误差为3 m和3.5 m，比使用原始位置指纹样本的定位误差分别减小了1 m和0.5 m。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0636
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 179-183,189
文章编号: 1001-3695(2021)01-036-0179-05
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
宋明智, 钱建生. 井下WLAN位置指纹样本自相关滤波降噪方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 179-183,189. (Song Mingzhi, Qian Jiansheng. Research on method of autocorrelation filtering and noise reduction for radio fingerprint samples of underground WLAN [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 179-183,189. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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