一种无线定位网络中的载波优化方法技术

本发明专利技术提出了一种载波资源优化问题的混合整数线性规划求解方法（Mixed Integer Linear Programming,MILP），在用YALMIP工具求解混合整数规划MIP模型时，先将混合整数规划问题转化为混合整数线性规划，因此需要将目标函数进行线性近似处理。用全局SPEB作为目标函数，在节点的发射功率、信号带宽、载波频率的下界和上界限制、整个系统中可用总功率限制、整个无线网络中总带宽限制以及节点间的信号载波频率与带宽不相互干扰条件下，优化得出的分配资源，包括发射功率、载波频率、信号带宽，然后目标节点通过与锚节点以及协作的目标节点进行单向TOA测距来获取自己的位置信息。本发明专利技术的方法的可以快速、准确求解非协作和协作的无线定位网络联合功率与频谱的资源优化问题。

Carrier optimization method in wireless positioning network

The invention provides a carrier resource optimization method for solving mixed integer linear programming (Mixed Integer Linear Programming, MILP), in solving the mixed integer programming model using MIP YALMIP tool, the mixed integer programming problem is transformed into a mixed integer linear programming, it needs to be the objective function for linear approximation. With the global SPEB as the objective function, the node transmission power, signal bandwidth, carrier frequency of the lower and upper bounds limit, the whole system available in the total power limit, the entire wireless network in the total bandwidth limitations and inter node signal carrier frequency and bandwidth interference conditions, optimized allocation of resources, including the transmit power and the carrier frequency, signal bandwidth, and then the target node by one-way TOA ranging from anchor nodes and target nodes to obtain their location information. The method of the invention can quickly and accurately solve the non cooperative and cooperative wireless positioning network, and combine the power and the spectrum resource optimization problem.

【技术实现步骤摘要】
一种无线定位网络中的载波优化方法
本专利技术涉及无线定位网络
，尤其涉及一种无线定位网络中的载波优化方法。
技术介绍
随着无线技术应用的发展，基于定位的服务越来越受到人们的关注。在一些现代无线通信服务与设备的应用场景中，例如室内定位及导航、医疗救援工作、车联网中的路径规划、物流的追踪等，高精度位置信息的获取起着越来越重要的作用。全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)是最熟知的提供位置感知的技术手段，但是该技术在一些极端环境下性能会失效，如：高建筑屋遮挡下的现代都市，室内场景，地下环境等。一种利用利用无线信号的定位网络技术可以有效弥补GNSS的不足，然而无线定位网络会存在资源使用受限制、锚节点覆盖不足等问题使其成为近几年研究热点。如附图1所示，在无线定位网络中通常包含两类节点：位置已知的锚节点(anchor)和需要确定位置的目标节点(agent)。目标节点试图获取自己的位置信息通过与锚节点或者协作agent节点之间的距离测量如到达时间(TOA)、到达角度(AOA)、接收信号强度(ReceivedSignalStrengthIntensity,RSSI)等来完成。在现有研究内容中，一种基于等价费歇尔信息矩阵(EquivalentFisherInformationMatrix,EFIM)的形式给出了无线定位网络条件下，具有简洁形式的平方定位误差下界(SquaredPositionErrorBound,SPEB)定义式。SPEB可以作为衡量宽带信号定位精度的指标，其本质是克拉美-罗下限CRLB的一种表达形式。在此基础上，根据现有的研究可以得出如下结论，定位网络中的资源如发射功率、信号带宽、载波频率的合理分配以及合适agent节点之间协作的引入可以很大程度上提高定位的性能。非协作定位网络功率与频谱的联合分配(JointPowerandSpectrumAllocation,JPSA)研究中提出同时优化网络节点的发射功率，信号带宽，载波频率以获得高精度的定位性能，根据此研究我们可以得出载波是基于TOA网络定位过程中的一项重要因素，然而，由于求解载波优化过程中，关于载波频率约束条件的非凸情况，采用一种穷举法(FullEnumeration,FE)来解决上述JPSA问题。所谓穷举法即遍历所有节点可能的载波频率组合情况，虽然它有较好的求解精度，但是它的求解能力受到网络中节点数量的限制，如果锚节点数不断增多或者协作定位中协作节点的引入，网络的复杂化将会导致计算求解的复杂度以阶乘形式数量级提高，很难在相对时间中获得最优解。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种无线定位网络中的载波优化方法，在解决载波优化的问题时可以更快速得出最优解，以适应节点高数量增加，同时提出了协作定位网络JPSA测略中求解方式，凸显协作定位在无线定位网络的优势。为达上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种无线定位网络中的载波优化方法，应用于非协作定位网络中载波优化，所述定位网络中的目标节点和锚节点的集合分别表示为和节点k的位置表示为pk＝[xk,yk]T，采用均方误差下界SPEB来衡量整个网络的定位精度，其由等效费舍尔信息矩阵EFIM推导出；λkj节点k和j之间的测距信息强度RII是测距误差CRLB的倒数，其中βj是节点j的有效带宽，ξkj是信号传播信道相关的参数，是一个用来表示传输信道特性的正数，Pj用来表示节点j的发射功率，是节点k和j之间的路径衰减；非协作定位网络关于目标节点的位置估计的SPEB用来表示，对在一个小区域R中进行一阶泰勒线性展开，令θ＝[PT,BT,fT]T以简化符号的表达，则而θ(m-1)是第(m-1)次迭代求解的解，同样它会应用到下次迭代展开中；非协作定位网络功率与频谱的联合分配模型为：非协作定位网络JPSA的MILP数学模型ζ3:s.t.Pmin≤Pj≤PmaxBmin≤Bj≤Bmaxfmin≤fj≤fmax||θ-θ(m-1)||＝||Δθ||≤R；其中M是足够大的正数，u是二进制变量，u∈{0,1}，φkj是节点k与节点j间的角度，φki是节点k与节点i间的角度；非协作定位网络JPSA策略MILP求解方法具体流程如下：S1：选择初始值，θ＝θ(m),m＝0；S2：用YALMIP工具求解MILP问题ζ3，输出Δθ；S3：更新θ(m+1)＝θ(m)+Δθ,m＝m+1；S4：判断收敛条件||Δθ||≤R是否收敛，若成立则跳到S5，否则回到S3；S5：输出SPEB和θ的结果。一种无线定位网络中的载波优化方法，应用于协作定位网络中载波优化，所述定位网络中的目标节点和锚节点的集合分别表示为和节点k的位置表示为pk＝[xk,yk]T，采用均方误差下界SPEB来衡量整个网络的定位精度，其由等效费舍尔信息矩阵EFIM推导出；λkj节点k和j之间的测距信息强度RII是测距误差CRLB的倒数，其中βj是节点j的有效带宽，ξkj是信号传播信道相关的参数，是一个用来表示传输信道特性的正数，Pj用来表示节点j的发射功率，是节点k和j之间的路径衰减；关于矩阵求逆迹定理：n阶对称正定矩阵A，μ1＝tr(A)，μ2＝tr(A*A)，a是矩阵A的最小特征值，则对矩阵求逆再求迹的运算有如下形式协作网络的目标节点k的SPEB定义为：其上界用来表示，其中其中代表协作定位网络中目标节点位置估计的EFIM矩阵表达形式，它与非协作网络不同，由于目标节点间通信测距的引入并非如非协作场景EFIM矩阵简单的对角阵形式；用SPEB的上界作为模型的目标函数，协作定位网络JPSA的MIP数学模型为：ζ4:s.t.Bmin≤Bj≤Bmaxfmin≤fj≤fmax其中M是足够大的正数，u是二进制变量，u∈{0,1}；上述模型仍然不满足MILP求解模型，因此利用一种迭代线性算法IL来求解协作网络中JPSA问题，具体步骤如下：S1：选择初始值，θ＝θ(m-1),m＝1，根据公式(*)得和a的值；S2：使θ(m)＝θ(m-1)+Δθ，求解SPEB的上界值其中是μ1在一个小区域R的一阶泰勒展开值，将目标函数替换为表示对进行线性处理后的结果，其中，令θ＝[PT,BT,fT]T以简化符号表达，并在此基础上添加约束条件||θ-θ(m-1)||＝||Δθ||≤R，由此建立完成一个MILP模型问题ζ4′；S3：使用YALMIP工具求解ζ4′，输出θ(m)＝θ(m-1)+Δθ，更新m＝m+1；S4：判断收敛条件||Δθ||≤R是否收敛，若成立则跳到S5，否则回到S2；S5：输出SPEB和θ的结果。本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种载波资源优化问题中的混合整数线性规划方法(MixedIntegerLinearProgramming,MILP)，该方法的提出可以快速、准确求解非协作和协作定位网络中JPSA优化问题。附图说明图1是无线定位网络模型示意图；图2是归一化能量的SINC时域和频域波形图；图3是FE和本专利技术的MILP求解结果对比图；图4是不同资源分配策略下的SPEB结果图。具体实施方案下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。在一个2-D无线定位网络中有设置Na个目标节点，Nb个位置已知的锚节点节点。假设网络中所有节点(age本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无线定位网络中的载波优化方法，应用于非协作定位网络中载波优化，其特征在于：所述定位网络中的目标节点和锚节点的集合分别表示为

【技术特征摘要】
1.一种无线定位网络中的载波优化方法，应用于非协作定位网络中载波优化，其特征在于：所述定位网络中的目标节点和锚节点的集合分别表示为和节点k的位置表示为pk＝[xk,yk]T，采用均方误差下界SPEB来衡量整个网络的定位精度，其由等效费舍尔信息矩阵EFIM推导出；λkj节点k和j之间的测距信息强度RII是测距误差CRLB的倒数，其中βj是节点j的有效带宽，ξkj是信号传播信道相关的参数，是一个用来表示传输信道特性的正数，Pj用来表示节点j的发射功率，是节点k和j之间的路径衰减；非协作定位网络关于目标节点的位置估计的SPEB用来表示，对在一个小区域R中进行一阶泰勒线性展开，令θ＝[PT,BT,fT]T以简化符号的表达，则而θ(m-1)是第(m-1)次迭代求解的解，同样它会应用到下次迭代展开中；非协作定位网络功率与频谱的联合分配模型为：非协作定位网络JPSA的MILP数学模型ζ3:min.s.t.Pmin≤Pj≤PmaxBmin≤Bj≤Bmaxfmin≤fj≤fmax||θ-θ(m-1)||＝||Δθ||≤R；其中M是足够大的正数，u是二进制变量，u∈{0,1}，φkj是节点k与节点j间的角度，φki是节点k与节点i间的角度；非协作定位网络JPSA策略MILP求解方法具体流程如下：S1：选择初始值，θ＝θ(m),m＝0；S2：用YALMIP工具求解MILP问题ζ3，输出Δθ；S3：更新θ(m+1)＝θ(m)+Δθ,m＝m+1；S4：判断收敛条件||Δθ||≤R是否收敛，若成立则跳到S5，否则回到S3；S5：输出SPEB和θ的结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：目标节点k的SPEB定义为：其中为pk的估计位置，Je(pk)为agentk节点通过测量获得的EFIM。3.一种无线定位网络中的载波优化方法，应用于协作定位网络中载波优化，所述定位网络中的目标节点和锚节点的集合分别表示为和节点k的位置表示为pk＝[xk,yk]T，采用均方误差下界SPEB来衡量整个网络的定位精度，其由等效费舍尔信息矩阵EFIM推导出；λkj节点k和j之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：高波，袁鹏，杨念，李传英，莫莉莎，张霆廷，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44