基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法技术

本发明专利技术提供了一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，包括步骤1：构建异构网络，并对室内的智能设备进行分类和定位，其中，室内的智能设备分为充当簇头节点的智能设备和充当非簇头节点的智能设备；步骤2：根据充当非簇头节点的智能设备的位置变化确定位置状态转移概率矩阵；步骤3：根据位置状态转移概率矩阵，建立相应的约束马尔可夫决策过程，得到异构网络室内的最优通信策略。本发明专利技术通过解决此约束马尔可夫决策过程相应的线性问题，得到最优通信策略，能够很好地降低能耗，提高定位精度，从而更好地实现能源消耗和定位精度的均衡。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及室内定位的能耗精度均衡实现方法，具体地，涉及一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法。
技术介绍
室内定位技术因其较高的潜力正在高速发展，目前，多种定位系统已经占据了室内定位服务全球市场的很大比例。相比基于GPS、格洛纳斯、北斗卫星导航系统这些室外定位系统，典型的室内定位系统主要利用无线传感网(WSN)、射频识别设备(RFID)、红外、蓝牙、惯性测量元件(IMU)、超宽带(UWB)或者无线局域网来获取位置。在所有种类的室内定位技术中，基于WLAN的室内定位系统，尤其是基于WIFI的定位系统，由于其普遍性和方便性，正在引起越来越多的关注。但是，高能耗的问题仍然是基于WLAN室内定位的巨大瓶颈。经过对现有技术的文献检索发现，K.L.NielsBrouwers与MarcoZuniga于2014年在PerCom(PervasiveComputingandCommunications)发表了“IncrementalWi-Fiscanningforenergy-efficientlocalization”(2014年在IEEE的普适计算与通信的会议，《高效节能定位的增量Wi-Fi扫描》)的文章中提出一种新的增量方法，通过扫描几个选定通道来减少基于WIFI的室内定位系统的能耗，不过，实现这个目标需要在基本的操作系统上做一些改变。D.A.YaoD，YuC和C.Koehler于2014年在FutureGenerationComputerSystems,vol.39发表了“Energyefficientindoortrackingonsmartphones”(2014年在未来一代计算机系统第39卷，《智能手机的节能室内跟踪》)的文章，调查了服务器和智能手机之间相互作用的多重机制，以此挖掘基于WIFI的室内定位系统的最佳机制。M.T.A.R.PailaTarrio，MatteoCesana和L.Borsani于2011年在PerCom(PervasiveComputingandCommunications)发表了“Anenergyefficientstrategyforcombinedrss-pdrindoorlocalization”(2014年在IEEE的普适计算与通信的会议，《一种结合rss-pdr的室内定位节能策略》)的文章，通过融合RSSI和PDR来减少智能设备的能耗，但是它的效果仅仅在行人姿态变化频繁的场景下才会比较显著。A.Neishaboori和K.Harras于2013年在13Proceedingsofthe16thACMinternationalconferenceonModeling,analysisandsimulationofwirelessandmobilesystems发表了“Energysavingstrategiesinwi-fiindoorlocalization”(2013年ACM组织在无线与移动通信系统的建模、分析与仿真的会议，《Wi-Fi室内定位的节能策略》)的文章，提出一种定位系统，该定位系统是通过融合RSSI和蓝牙来实现定位，因此它的定位误差不能被保证。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法。根据本专利技术提供的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，包括如下步骤：步骤1：构建异构网络，并对室内的智能设备进行分类和定位，其中，室内的智能设备分为充当簇头节点的智能设备和充当非簇头节点的智能设备；步骤2：根据充当非簇头节点的智能设备的位置变化确定位置状态转移概率矩阵；步骤3：根据位置状态转移概率矩阵，建立相应的约束马尔可夫决策过程，得到异构网络室内的最优通信策略。优选地，所述步骤1包括：步骤A：在室内融合无线局域网WLAN和无线个人局域网WPAN，利用服务器基于WLAN的指纹匹配算法获得室内每个智能设备的位置信息，并根据室内智能设备的位置信息对所述智能设备进行聚类处理，并在聚类处理后得到的每个类中选取三个智能设备充当簇头；步骤B：通过指纹匹配算法为所有充当簇头的智能设备进行位置信息解算，并根据三边定位解算算法为所有充当非簇头的智能设备进行位置信息解算。优选地，所述步骤1还包括：步骤i：在非闲置时段内，充当非簇头节点的智能设备通过无线个人局域网WPAN与充当簇头节点的智能设备实现通信。优选地，所述步骤A包括：步骤A1：室内所有的智能设备实时采集WLAN的AP的接收信号强度信息，并将所述接收信号强度信息发送给服务器，服务器通过指纹匹配算法确定每个智能设备的位置信息；步骤A2：服务器迭代计算第i个智能设备τi和第j个智能设备τj之间的欧氏距离dij，并在各次迭代中将欧氏距离最小的两个智能设备聚合在一个类中，得到了多个类的集合C，即ck∈C，k＝1,2,...,N/2，其中，N表示智能设备的个数，ck表示第k组欧氏距离最小的两个智能设备所聚合的类，第i个智能设备和第j个智能设备的选择是任意的；步骤A3：迭代计算集合C中的第i个类ci和第j个类cj之间的类距离p(ci,cj)，i,j＝1,2,...,N/2且i≠j，并在各次迭代中将类距离最小的两个类进行合并，直到最终合并出的类的个数满足设定的要求，其中：p(ci,cj)＝αpp(cp,cj)+αqp(cq,cj)+βpp(cp,cj)；其中，cp表示集合，且属于集合ci的子集；cq表示集合，且属于ci的子集；p(cp,cj)表示集合cp与cj之间的距离，p(cq,cj)表示集合cq与cj之间的距离，集合ci由集合cp和集合cq合并而成，且距离系数αp、αq、βp的计算公式如下：αp=mp+mjmp+mq+mj,αq=mq+mjmp+mq+mj,βp=-mjmp+mq+mj;]]>式中：mp、mq、mj分别表示第p、q、j个类中的智能设备的数目，p、q、j为正整数；步骤A4：服务器计算每个类中智能设备的剩余能量，选择每个类中剩余能量最高的三个智能设备充当该类的簇头，其中计算智能设备的在初始阶段所耗能量的计算公式如下：E(τi,CH)setup=Escanwlan+Ecommwlan+ERx(lA,d)+ETx(lc,d)=ΔtscanPscan+ΔtRxPRx+lAϵelec+lAϵfsd2+lcϵelec,d<d0Δtsca本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建异构网络，并对室内的智能设备进行分类和定位，其中，室内的智能设备分为充当簇头节点的智能设备和充当非簇头节点的智能设备；步骤2：根据充当非簇头节点的智能设备的位置变化确定位置状态转移概率矩阵；步骤3：根据位置状态转移概率矩阵，建立相应的约束马尔可夫决策过程，得到异构网络室内的最优通信策略。

【技术特征摘要】
1.一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，其特征在于，
包括如下步骤：
步骤1：构建异构网络，并对室内的智能设备进行分类和定位，其中，室内的智能
设备分为充当簇头节点的智能设备和充当非簇头节点的智能设备；
步骤2：根据充当非簇头节点的智能设备的位置变化确定位置状态转移概率矩阵；
步骤3：根据位置状态转移概率矩阵，建立相应的约束马尔可夫决策过程，得到异
构网络室内的最优通信策略。
2.根据权利要求1所述的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方
法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤A：在室内融合无线局域网WLAN和无线个人局域网WPAN，利用服务器基
于WLAN的指纹匹配算法获得室内每个智能设备的位置信息，并根据室内智能设备的
位置信息对所述智能设备进行聚类处理，并在聚类处理后得到的每个类中选取三个智能
设备充当簇头；
步骤B：通过指纹匹配算法为所有充当簇头的智能设备进行位置信息解算，并根据
三边定位解算算法为所有充当非簇头的智能设备进行位置信息解算。
3.根据权利要求2所述的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方
法，其特征在于，所述步骤1还包括：
步骤i：在非闲置时段内，充当非簇头节点的智能设备通过无线个人局域网WPAN
与充当簇头节点的智能设备实现通信。
4.根据权利要求2所述的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方
法，其特征在于，所述步骤A包括：
步骤A1：室内所有的智能设备实时采集WLAN的AP的接收信号强度信息，并将
所述接收信号强度信息发送给服务器，服务器通过指纹匹配算法确定每个智能设备的位
置信息；
步骤A2：服务器迭代计算第i个智能设备τi和第j个智能设备τj之间的欧氏距离dij，
并在各次迭代中将欧氏距离最小的两个智能设备聚合在一个类中，得到了多个类的集合
C，即ck∈C，k＝1,2,...,N/2，其中，N表示智能设备的个数，ck表示第k组欧氏距离
最小的两个智能设备所聚合的类，第i个智能设备和第j个智能设备的选择是任意的；
步骤A3：迭代计算集合C中的第i个类ci和第j个类cj之间的类距离p(ci,cj)，
i,j＝1,2,...,N/2且i≠j，并在各次迭代中将类距离最小的两个类进行合并，直到最终合
并出的类的个数满足设定的要求，其中：
p(ci,cj)＝αpp(cp,cj)+αqp(cq,cj)+βpp(cp,cj)；
其中，cp表示集合，且属于集合ci的子集；cq表示集合，且属于ci的子集；p(cp,cj)
表示集合cp与cj之间的距离，p(cq,cj)表示集合cq与cj之间的距离，集合ci由集合cp和
集合cq合并而成，且距离系数αp、αq、βp的计算公式如下：
αp=mp+mjmp+mq+mj,αq=mq+mjmp+mq+mj,βp=-mjmp+mq+mj;]]>式中：mp、mq、mj分别表示第p、q、j个类中的智能设备的数目，p、q、j为正
整数；
步骤A4：服务器计算每个类中智能设备的剩余能量，选择每个类中剩余能量最高
的三个智能设备充当该类的簇头，其中计算智能设备的在初始阶段所耗能量的计算公式
如下：
E(τi,CH)setup=Escanwlan+Ecommwlan+ERx(lA,d)+ETx(lc,d)=ΔtscanPscan+ΔtRxPRx+lAϵelec+lAϵfsd2+lcϵelec,d<d0ΔtscanPscan+ΔtRxPRx+lAϵelec+lAϵmpd4+lcϵelec,d≤d0]]>E(τi,non-CH)setup=ETx(lA,d)+ERx(lc,d)=lAϵelec+lAϵfsd2+lcϵelec,d<d0lAϵelec+lAϵmpd4+lcϵelec,d≥d0]]>式中：E(τi,CH)setup表示充当簇头的智能设备τi在初始阶段setup的能耗，表示
智能设备τi扫描WLAN的AP时的能耗，表示智能设备τi通过WLAN进行数据传
输时的能耗，ERx(lA,d)表示智能设备τi接收确认信息数据帧的能耗，ETx(lc,d)表示智能
设备τi发送聚类信息数据帧的能耗，E(τi,non-CH)setup表示充当非簇头的智能设备τi在
初始阶段的能耗，ETx(lA,d)表示智能设备τi发送确认信息数据帧的能耗，ERx(lc,d)表示
智能设备τi接收聚类信息数据帧的能耗，Δtscan表示智能设备搜索AP的
时间，Pscan表示智能设备在搜索AP时的发送功率，ΔtRx表示智能设备通过WLAN接收
信息的时间，PRx表示智能设备通过WLAN接收信息时的功率；lA表示确认信息数据帧

\t的长度；lc表示聚类信息数据帧的长度；εelec表示发送每比特信息的能量损耗；εfs表示
信号增益造成的能量损耗；εmp表示在多径信道下信号增益造成的能量损耗；d表示智
能设备τi与簇头之间的距离；
步骤A5：服务器完成聚类后，选择每个类中剩余能量最高的三个智能设备充当簇
头，并将每个类中的簇头接收到的信息通过WLAN发送给剩余能量最高的智能设备，
该智能设备将该簇头接收到的信息通过WPAN发送给类中的其他智能设备。
5.根据权利要求1所述的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方
法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：在异构网络下，定义智能设备的行动空间为A，智能设备的行动为a，
寻找充当非簇头节点的智能设备在行动空间A内位置状态fi移动到位置状态fj的概率
非零的配对状态的概率指数集，记为集合I；
若在行动空间A内位置状态fj是最接近位置状态fi，即位置状态fj为满足判断条
件的任一位置，则从位置状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘中令，俞晖，徐超杰，夏俊，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31