【摘 要】
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窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高。基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院
【基金项目】
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重庆市人工智能技术创新重大主题专项(cstc2017rgzn-zdyfx0043)
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窄带物联网具有成本低、功耗小、连接量大和覆盖范围广等特性,但其超低的复杂度和较强的穿透衰落导致定位精度不高。基于信道状态信息(CSI)幅度和窄带参考信号接收功率(NRSRP),提出一种指纹匹配定位算法。利用CSI幅值和NRSRP离线构建指纹,并在线收集待定位终端的指纹信息,采用K近邻(KNN)算法得到最近的K个近邻点,充分利用待定位终端和K个近邻点的NRSRP信息并通过无线信道传播模型估计距离差。在此基础上,使用极大似然估计算法得到最终的估计位置。实验结果表明,与KNN、WKNN等算法相比,该算法能有效降
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