基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法技术

一种基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，包括以下步骤：(1)目标区域建模；(2)确定移动模型；(3)推导用户位置的概率密度函数；(4)推导目标区域中给定网格中的期望用户数；(5)推导目标区域中不同地带的期望用户数量；(6)调用GenerateRP()方法生成WiFi接入点部署的参考点集合。本发明专利技术所生成的参考点集合对优化WiFi接入点部署的位置有重要作用。用。用。

【技术实现步骤摘要】
基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法


[0001]本专利技术涉及一种WiFi接入点部署的参考点生成方法。

技术介绍

[0002]Random Waypoint(RWP)模型是一种能够刻画用户移动模式的模型，该模型被广泛应用于无线通信网络建设的规划和性能评估之中。在WiFi网络建设的过程中，RWP模型主要应用于如下两个阶段：(1)网络规划阶段；(2)网络仿真和性能评估阶段。本专利技术主要适用于WiFi网络建设中的规划阶段，该阶段的主要任务是基于给定的目标区域，根据用户在该区域中的移动模式，确定所要部署的WiFi接入点的数量和位置。由于用户具有移动性，在部署WiFi接入点之前，需要根据用户的移动模式，确定一组参考点，参考点可以理解为网络的“潜在用户”或“虚拟用户”。在规划阶主要实现的目标是：在满足合理的网络性能指标的前提下，根据参考点的数量和位置，确定合理的WiFi接入点的数量和位置。传统的确定参考点的方法是将目标区域平均划分为多个网格，然后直接将这些网格的中心点所构成的集合做为参考点集合。这种参考点生成方法存在两个问题：第一、所生成的参考点仅与目标区域的形状和大小有关，与用户的移动模式无法关联起来；第二、由于用户在目标区域中的移动不一定是均匀的，用户位于不同位置的概率可能是不同的，因此，以网格点做为参考点所部署的WiFi接入点无法满足实际需求。

技术实现思路

[0003]为了克服已有技术的不足，本专利技术提供了一种基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，为WiFi接入点的合理部署生成能够反映用户移动模式的参考点集合，本专利技术适用于WiFi网络建设中的规划阶段。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，包括以下步骤：
[0006](1)目标区域建模；
[0007](2)确定移动模型；
[0008](3)推导用户位置的概率密度函数；
[0009](4)推导目标区域中给定网格中的期望用户数；
[0010](5)推导目标区域中不同地带的期望用户数量；
[0011](6)调用GenerateRP()方法生成WiFi接入点部署的参考点集合。
[0012]进一步，所述步骤(1)中，网络目标区域是一个a
×
b m2的矩形区域A，该区域被划分为A1和A2两个子区域，即A＝A1∪A2，假设用户位于子区域A1中的概率与用户位于子区域A2中的概率不同；
[0013]将目标区域划分为许多等面积的小网格，每个网格的面积为σ，第i个网格以σ
i
来表示，i＝1,2,...,A/σ。
[0014]再进一步，所述步骤(2)中，所采用的用户移动模型为RWP模型，假设S个用户在一
个矩形区域中移动，则用户i∈{1,2,...,S}的移动模式如下：
[0015]2.1)初始化用户运动相关参数的值：运动总步数θ、运动速度区间[v
min
,v
max
]、停留时间区间[t
min
,t
max
]；
[0016]2.2)用户i选取源位置(x
i
,y
i
)、目的位置以及速度v
i
。点(x
i
,y
i
)和在目标区域中均匀选取，速度v
i
在区间[v
min
,v
max
]中均匀选取。设置当前步数s＝1；
[0017]2.3)用户i以速度v
i
从点(x
i
,y
i
)沿直线移动到点
[0018]2.4)用户i在到达点之后，停留一段时间t
i
，t
i
在区间[t
min
,t
max
]中均匀选取，用户i设置s＝s+1并判断当前步数s是否大于θ，若是，则转到2.6)；
[0019]2.5)用户i在目标区域中均匀选取一个新点作为新目的位置，并在区间[v
min
,v
max
]中均匀选取一个新速度然后，用户i更新源位置目的位置和速度返回步骤2.3)；
[0020]2.6)结束运动。
[0021]更进一步，所述步骤(3)中，由RWP模型可知，用户在给定时刻处于以下两种状态之一：静止状态或移动状态；
[0022]以随机变量X＝(x,y)表示目标区域中用户当前的位置，则X的概率密度函数由(1)给出，即
[0023]f(x,y)＝P
p
f
p
(x,y|Paused)+(1
‑
P
p
)f
m
(x,y|Not paused)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0024]在式(1)中，P
p
表示用户处于静止状态的概率；(1
‑
P
p
)表示用户处于移动状态的概率；f
p
(x,y|Paused)表示用户处于静止状态时位于位置X的概率密度函数；f
m
(x,y|Not paused)表示用户处于移动状态时位于位置X的概率密度函数。
[0025]所述步骤(3)的过程如下：
[0026]3.1)用户静止状态的加权概率密度分析
[0027]以P
AoI
表示用户选取区域A1中的点作为目的位置的概率，则用户选取区域A2中的点作为目的位置的概率为(1
‑
P
AoI
)，当用户处于静止状态时，其当前位置X均匀分布在A1或A2中，得到
[0028][0029]根据式(2)，获得用户处于静止状态时其位置落在某个网格σ
i
中的概率为
[0030][0031]现在，推导用户处于静止状态的概率P
p
。在移动次数θ
→
∞的条件下，P
p
等于总静止
时间与用户移动θ步所需的总时间之比，总时间等于总静止时间与总移动时间之和，设t
p,s
，l
s
和v
s
分别表示用户第s步移动中的静止时间、用户移动路径的长度以及第s步的移动速度，则
[0032][0033]其中，E[T
p
]，E[L]和E[V]分别表示第s步移动中用户静止时间的均值、用户所经过的路径长度的均值以及用户移动速度的均值，由于静止时间T
p
和速度V分别在区间[t
min
,t
max
]和区间[v
min
,v
max
]上服从均匀分布，因此，可得到E[T
p
]＝(t
min...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)目标区域建模；(2)确定移动模型；(3)推导用户位置的概率密度函数；(4)推导目标区域中给定网格中的期望用户数；(5)推导目标区域中不同地带的期望用户数量；(6)调用GenerateRP()方法生成WiFi接入点部署的参考点集合。2.如权利要求1所述的基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，其特征在于，所述步骤(1)中，网络目标区域是一个a
×
b m2的矩形区域A，该区域被划分为A1和A2两个子区域，即A＝A1∪A2，假设用户位于子区域A1中的概率与用户位于子区域A2中的概率不同；将目标区域划分为许多等面积的小网格，每个网格的面积为σ，第i个网格以σ
i
来表示，i＝1,2,...,A/σ。3.如权利要求2所述的基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所采用的用户移动模型为RWP模型，假设S个用户在一个矩形区域中移动，则用户i∈{1,2,...,S}的移动模式如下：2.1)初始化用户运动相关参数的值：运动总步数θ、运动速度区间[v
min
,v
max
]、停留时间区间[t
min
,t
max
]；2.2)用户i选取源位置(x
i
,y
i
)、目的位置以及速度v
i
，点(x
i
,y
i
)和在目标区域中均匀选取，速度v
i
在区间[v
min
,v
max
]中均匀选取，设置当前步数s＝1；2.3)用户i以速度v
i
从点(x
i
,y
i
)沿直线移动到点2.4)用户i在到达点之后，停留一段时间t
i
，t
i
在区间[t
min
,t
max
]中均匀选取，用户i设置s＝s+1并判断当前步数s是否大于θ，若是，则转到2.6)；2.5)用户i在目标区域中均匀选取一个新点作为新目的位置，并在区间[v
min
,v
max
]中均匀选取一个新速度然后，用户i更新源位置目的位置和速度返回步骤2.3)；2.6)结束运动。4.如权利要求3所述的基于RWP移动模型的WiFi接入点部署的参考点生成方法，其特征在于，所述步骤(3)中，由RWP模型可知，用户在给定时刻处于以下两种状态之一：静止状态或移动状态；以随机变量X＝(x,y)表示目标区域中用户当前的位置，则X的概率密度函数由(1)给出，即f(x,y)＝P
p
f
p
(x,yPaused)+(1
‑
P
p
)f
m
(x,yNot paused)(1)在式(1)中，P
p
表示用户处于静止状态的概率；(1
‑
P
p
)表示用户处于移动状态的概率；f
p
(x,y|Paused)表示用户处于静止状态时位于位置X的概率密度函数；f
m
(x,y|Not paused)表示用户处于移动状态时位于位置X的概率密度函数；
所述步骤(3)的过程如下：3.1)用户静止状态的加权概率密度分析以P
A
o
I
表示用户选取区域A1中的点作为目的位置的概率，则用户选取区域A2中的点作为目的位置的概率为(1
‑
P
A
o
I
)，当用户处于静止状态时，其当前位置X均匀分布在A1或A2中，得到根据式(2)，获得用户处于静止状态时其位置落在某个网格σ
i
中的概率为现在，推导用户处于静止状态的概率P
p
，在移动次数θ
→
∞的条件下，P
p
等于总静止时间与用户移动θ步所需的总时间之比，总时间等于总静止时间与总移动时间之和，设t
p,s
，l
s
和v
s
分别表示用户第s步移动中的静止时间、用户移动路径的长度以及第s步的移动速度，则其中，E[T
p
]，E[L]和E[V]分别表示第s步移动中用户静止时间的均值、用户所经过的路径长度的均值以及用户移动速度的均值，由于静止时间T
p
和速度V分别在区间[t
min
,t
max
]和区间[v
min
,v
max
]上服从均匀...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱树伟，曹蓉，周泽寻，苗利明，王会林，
申请(专利权)人：韩山师范学院，
类型：发明
国别省市：