The invention discloses a base station deployment optimization method for fingerprint positioning in heterogeneous network environment. This method uses CRLB (Cramer Rao lower bound, Cramero lower bound) to measure the positioning error of a given base station deployment scheme, and then uses genetic algorithm to quickly search the optimal base station deployment scheme with the minimum average positioning error and meet the predetermined coverage requirements, so as to improve the positioning accuracy. In addition, the technical scheme provided by the invention also considers the optimization of base station deployment in heterogeneous network environment and the improvement of positioning accuracy by utilizing existing base stations in the environment.
【技术实现步骤摘要】
一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法
本专利技术涉及通信
,更具体的说是涉及一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法。
技术介绍
随着无线网络技术的迅速发展和智能移动设备的普及,位置感知服务和应用的需求日益增多。在这些服务和应用中,收集或计算位置信息是一个关键问题。GPS(GlobalPositionSystem,全球定位系统)在室外环境可以提供高精度的定位信息。然而在室内环境中,由于障碍物(如:墙壁、门窗、家具等)的遮挡使得收到的GPS信号较弱,无法计算出位置信息或计算出的位置信息偏差较大。因此需要建立室内定位系统提供可靠的位置信息服务。目前,已经有许多用于室内位置感知的系统和技术,如ZigBee技术、射频识别技术、蓝牙定位技术、WLAN(WirelessLocalAreaNetworks,无线局域网)定位技术等,其中基于WLAN的室内定位是一项低成本易实现的技术,因为几乎无处不在的WLAN基础设施和客户端设备消除了硬件成本。在WLAN定位技术中,与三边测量定位方法相比指纹定位方法是优选的,三边定位方法容易受到传播路径损耗,路径衰落和环境阴影的影响。指纹定位分为离线阶段和在线阶段。在离线阶段,一些均匀间隔的参考点被用于从可用基站收集RSS矢量以生成指纹数据库;在在线阶段,当前采样的RSS矢量将与预先建立的指纹数据库进行匹配来估计目标位置。然而,WLAN的主要目的是数据通信而不是提供定位服务。因此,原有基站布局下的WLAN提供的定位精度可能不足。通过优化基站位置提高定位精度是一种重要且有效的方法。大多数现有的基站部署优化方法通常基 ...
【技术保护点】
1.一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法,其特征在于,包括:S1:读入室内空间结构的平面图;S2:在平面图中设置障碍物,包括障碍物类型和无线信号穿过障碍物的衰减值;S3:在平面图中设置预先存在的基站,基站标识为0;S4:在平面图中划定要部署基站的部署范围;S5:在平面图中设置网格长度,并将平面图划分为均匀的网格,网格的中心点为参考点的位置,在基站部署范围内的参考点的位置为基站可部署的位置;S6:设置要部署基站的参数并将基站标识为1;S7:设要部署的基站数量为N,可部署基站的位置数量为K,则共有CKN种部署方案,即解空间,采用遗传算法搜索解空间,得到具有最小平均定位误差并满足预定覆盖要求的最佳部署方案;其中,采用遗传算法搜索解空间的具体步骤包括:S71:产生初始种群,设定迭代次数为0;S72:个体评估首先,定义基站部署方案覆盖率的指标:当且仅当参考点处的接收器能够从至少c个基站接收到具有高于预设阈值的RSS(Received Singal Strength,接收信号强度)的有效信号时,参考点满足c度覆盖,当且仅当所有参考点满足c度覆盖时,基站部署方案满足c度覆盖;将覆盖率定义 ...
【技术特征摘要】
1.一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法,其特征在于,包括:S1:读入室内空间结构的平面图;S2:在平面图中设置障碍物,包括障碍物类型和无线信号穿过障碍物的衰减值;S3:在平面图中设置预先存在的基站,基站标识为0;S4:在平面图中划定要部署基站的部署范围;S5:在平面图中设置网格长度,并将平面图划分为均匀的网格,网格的中心点为参考点的位置,在基站部署范围内的参考点的位置为基站可部署的位置;S6:设置要部署基站的参数并将基站标识为1;S7:设要部署的基站数量为N,可部署基站的位置数量为K,则共有CKN种部署方案,即解空间,采用遗传算法搜索解空间,得到具有最小平均定位误差并满足预定覆盖要求的最佳部署方案;其中,采用遗传算法搜索解空间的具体步骤包括:S71:产生初始种群,设定迭代次数为0;S72:个体评估首先,定义基站部署方案覆盖率的指标:当且仅当参考点处的接收器能够从至少c个基站接收到具有高于预设阈值的RSS(ReceivedSingalStrength,接收信号强度)的有效信号时,参考点满足c度覆盖,当且仅当所有参考点满足c度覆盖时,基站部署方案满足c度覆盖;将覆盖率定义为满足c度覆盖的参考点的百分比:其中,I是基站部署方案,c是覆盖度,m是参考点的数量,C(I,c,i)定义如下:其次,定义定位误差的度量:设位置x处的接收器从n个基站接收到的RSS测量结果y=[y1,y2,…,yn]T是独立且相同分布的随机变量,即y~N(m(x),σ2En)其中,m(x)=[m1(x),m2(x),…,mn(x)]T是一个向量函数,表示在位置x=[x1,x2]T处的接收器从n个基站接收到的平均RSS测量值,En表示n阶单位矩阵,其似然函数可以表示为:L(y;x)=logp(y|x);定义梯度和则费舍尔信息矩阵为CRLB为费舍尔信息矩阵的逆,即F-1(x)的迹用于表示任何无偏...
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