使用商用WiFi的稀疏恢复来实现更稳健的室内定位
摘要
随着WiFi接口的多天线设计，相控阵已成为一种很有前途的WiFi精确定位机制。然而，使用到达角（AoA）的最先进的基于wifi的解决方案却面临着一些关键的挑战。首先，由于低信噪比（SNR）和非相干处理，它们的定位精度显著下降。其次，当可用的数据包数较低时，它们往往会产生异常值。此外，先前的相位校准方案不够多路径鲁棒和精确。以上这些都降低了定位系统的鲁棒性。在本文中，我们提出了ROArray，一个基于RObust阵列的系统，即使在低信噪比下也能准确地定位目标。ROArray的关键见解是在所有可用域中使用稀疏恢复和相干处理，包括时间、频率和空间域。
具体来说，在空间域内，ROArray可以通过参数化基于稀疏网格的转向向量来产生清晰的AoA光谱。然后，为了扩展到频域，它使用多子载波OFDM测量值联合估计所有路径的到达时间（ToAs）和AoAs。此外，通过一种新的多包融合方案，使ROArray能够对多个包进行相干估计。这种相干处理不仅增加了虚拟孔径的大小，增加了最大可分辨路径的数量，而且提高了系统对噪声的鲁棒性。此外，ROArray还包括一种在线相位校准技术，可以消除随机相位偏移，同时保持通信不间断。我们使用现成的WiFi卡的实现表明，在低信噪比下，ROArray在定位精度方面显著优于最先进的解决方案；当存在中等或高信噪比时，它可以达到相当的精度。
作者
龚伟,刘江川
期刊\会议
IEEE TMC (CCF-A) [Link]
关键词
室内定位
