[发明专利]一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法

权利要求书

1.一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法，基于无线传感器网络辅助认知无线电网络实现，该网络包括主用户、无线传感器节点和融合中心，其步骤如下：

步骤一：网络部署阶段；将无线传感器锚节点部署在主用户周围所在200m×200m感知区域中；

步骤二：定位信息的收集阶段，锚节点对主用户的发射信号进行采样接收，并将每个锚节点测量接收到的主用户的信号强度RSS发送至数据融合中心；

步骤三：在测距阶段，数据融合中心根据该锚节点的接收信号强度计算出路径损耗，对每个锚节点的RSS进行采样求平均值，将得到的均值作为该锚节点实际的接收信号强度：

RSSi‾≈1MΣj=1MRSSi,j;]]>

其中，M为采样次数，RSS_i,j为第i个锚节点在第j次的接收信号强度；

据此估计出主用户和锚节点之间的距离；

步骤四：将定位问题转化为优化问题，采用量子遗传模拟退火算法对主用户进行二维空间里两种场景下的位置定位，并对影响定位性能的因素进行了分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法，其步骤一中网络部署结构根据主用户和锚节点所处的相对位置的不同分为主用户位于锚节点组成的凸包内和凸包外两种网络部署结构。

3.根据权利要求1所述的一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法，其步骤二中按照距离主用户最近的原则选取合适数量的锚节点来接收信号，并将它们的RSS发送至数据融合中心进行处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法，其步骤三中测量距离的方法根据对数正态阴影路径损耗模型计算出信号传播的路径损耗，进而求出主用户发射机和锚节点接收机之间的距离；

基于RSS的测距方法采用的无线传播信道环境模型设定为对数正态阴影路径损耗模型，其数学模型为：

PL(d)=PL(d0)+10n log10(dd0)+Xσ---(2)]]>

其中d₀表示参考距离，一般取经验值1m；PL(d₀)表示在d₀处的路径损耗，n为与环境相关的路径损耗指数，X_σ代表一个具有0均值且标准差为σ的高斯随机变量；据此模型估计主用户和锚节点之间的距离d。