袁杨鹏 郭贤生 何袁虎 李 林 黄 健

（1.电子科技大学长三角研究院（衢州），浙江衢州 324000；2.电子科技大学信息与通信工程学院，四川成都 611731）

1 引言

随着物联网的高速发展，基于位置的服务（Location Based Service，LBS）已经成为人们日常生活中不可或缺的部分［1］。尽管全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）已经被广泛应用于室外定位，但室内复杂的环境阻碍了卫星信号和设备的连接，导致GNSS 无法满足室内定位的需求。近年来，可见光［2］、WiFi［3-4］和UWB［5］等被广泛应用于室内定位研究中。

在众多室内定位技术中，WiFi定位技术因室内环境中普遍存在基础路由和终端设备的优点而具有很好的应用前景。基于WiFi 的室内定位技术常使用指纹定位方法，传统的指纹定位方法使用接收信号强度（Received Signal Strength，RSS）作为一个位置的指纹，只能提供粗粒度的功率信息，无法精确刻画信道的传播环境，从而限制了指纹定位的精度。Halperin 等人［6］推出的CSI Tool 首次从商业网卡中提取出了更加细粒度的物理层的信道状态信息（Channel State Information，CSI）。相比于RSS，CSI 更细粒度地刻画了无线信号在空间传播中经历的反射、散射、衰落和路径损耗等信息，对传播环境的解译更加全面［7］。

近年来，由于CSI 为更高精度的指纹定位提供了可能，正成为定位领域的研究热点。Xiao 等人［8］提出了FIFS 系统，首次实现了基于CSI 的指纹定位系统。该系统利用信道响应的空间和频率多样性进行指纹定位。此外，FIFS 使用所有独立子载波的功率和作为指纹，然后利用一个概率模型进行位置估计，得到了比使用RSS作为指纹的Horus［9］系统更高定位精度。……