[发明专利]基于SimRank相似组合邻近图构建的室内WLAN定位组网方法有效

专利信息
申请号: 201510140702.4 申请日: 2015-03-27
公开(公告)号: CN104683953B 公开(公告)日: 2018-06-01
发明(设计)人: 周牧;蒲巧林;田增山;史瑞康;何维;王名孝;范馨月;向铭 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04W4/021 分类号: H04W4/021;H04W4/33;H04W16/20
代理公司: 重庆华科专利事务所 50123 代理人: 康海燕
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 邻近 参考点 目标函数 定位组 图构建 相似度 室内 模拟退火算法 位置参考点 无线局域网 定位目标 定位系统 时间开销 位置优化 物理位置 差异性 高定位 接入点 构建 减小 求解 图论 优化 保证
【权利要求书】:

1.基于SimRank相似组合邻近图构建的室内WLAN定位组网方法,其特征在于:所述方法首先通过构建参考点的物理位置邻近图及RSS邻近图,并按一定的准则进行组合;然后从图论的角度建立SimRank模型,通过图的拓扑信息来衡量不同参考点间的相似程度,即RSS差异性;最后运用模拟退火算法求解相应的目标函数,实现对AP摆放位置的快速优化;

所述首先通过构建参考点的物理位置邻近图及RSS邻近图,并按一定的准则进行组合的步骤如下:

步骤一、初始化,令i=1;其中i为计数量;

步骤二、初始化,令j=1;其中j为计数量;

步骤三、分别计算参考点i与参考点j之间的RSS欧几里德距离和物理位置距离,并存入矩阵Edistance和Distance中,其中,矩阵Edistance的第i行第j列元素Edistance(i,j)为参考点i与参考点j之间的RSS欧几里德距离;矩阵Distance的第i行第j列元素Distance(i,j)为参考点i与参考点j之间的物理位置距离;

步骤四、j=j+1;

步骤五、判断j是否小于Num_RF,其中,Num_RF为参考点个数;若是,则进入步骤三;若否,则进入步骤六;

步骤六、分别对矩阵Edistance和Distance的第i行元素进行归一化处理;

步骤七、分别对归一化处理后的矩阵Edistance和Distance的第i行元素进行升序排列,各取升序排列后前10%的元素所对应的分别在矩阵Edistance和Distance中的列标号,并将其分别存入矩阵near_1和near_2的第i行;其中,near_1、near_2分别是Num_RF行列的矩阵;

步骤八、i=i+1;

步骤九、判断i是否小于Num_RF;若是,则进入步骤二;若否,则进入步骤十;

步骤十、对矩阵near_1和near_2进行交运算处理,并将结果存入矩阵near中;其中near是Num_RF行列的矩阵;交运算准则如下:

则near(i,j)=near_1(i,j);否则,near(i,j)=0;其中,near是Num_RF行列的矩阵;

步骤十一、根据矩阵near构造参考点邻近图,构造邻近图的准则如下:

若near(i,j)≠0且则参考点i与参考点near(i,j)之间用无向线段连接;

若near(i,j)=0或则参考点i与参考点near(i,j)之间不连接;

所述从图论的角度建立SimRank模型,通过图的拓扑信息来衡量不同参考点间的相似程度的步骤如下:

从图论角度建立基于SimRank相似度计算模型的优化目标函数f(w),即:

f ( w ) = min Σ m = 1 N u m _ R F Σ n = m + 1 N u m _ R F - 1 s ( m , n ) s ( m , n ) = C | L ( m ) | | L ( n ) | Σ i = 1 | L ( m ) | Σ j = 1 | L ( n ) | s ( L i ( m ) , L j ( n ) ) s ( L i ( m ) , L j ( n ) ) = 1 Σ k = 1 N [ P ( L i ( m ) , k ) - P ( L j ( n ) , k ) ] 2 ]]>

其中,w为该优化目标函数所对应的最优解,即最优AP位置;s(m,n)为参考点m与参考点n之间的相似度;C为衰减因子,其取值范围为(0,1);L(m)和L(n)为在邻近图中分别与参考点m和n相连的参考点集合;|L(m)|和|L(n)|分别为集合L(m)和L(n)中元素的个数;Li(m)和Lj(n)为在邻近图中分别与参考点m相连的第i个参考点和与参考点n相连的第j个参考点;s(Li(m),Lj(n))为在邻近图中与参考点m相连的第i个参考点和与参考点n相连的第j个参考点之间的相似度;P(Li(m),k)和P(Lj(n),k)分别为在邻近图中与参考点m相连的第i个参考点和与参考点n相连的第j个参考点处接收到的来自第k个AP的信号强度值;

最后运用模拟退火算法求解相应的目标函数,实现对AP摆放位置的快速优化,包括:步骤十二、运用模拟退火算法解目标函数f(w),将每个AP可能摆放位置定义为该模拟退火算法的一个可能目标解;

步骤十三、设定初始温度T0,降温速度α,总迭代次数K和终止温度Ts,其中,T0、α、K和Ts为模拟退火算法所使用的参数;

步骤十四、令k=1且当前温度T=T0,其中,k为迭代次数;

步骤十五、随机生成一个AP可能摆放位置所对应的当前解w,并计算其相应的目标函数值f(w);

步骤十六、对当前解进行扰动,以得到一个新的AP可能摆放位置所对应的新解w',并计算其相应的目标函数值f(w');其中,扰动方式为:随机选取当前组合AP位置中的某一AP位置,将其与剩余某一待选AP位置进行替换;

步骤十七、计算Δf=f(w')-f(w);

步骤十八、判断Δf是否大于0;是,则进入步骤十九;否,则进入步骤二十;

步骤十九、生成一个0到1之间的随机数,判断是否大于该随机数;是,则进入步骤二十;否,则进入步骤二十一;

步骤二十、令当前解w=w'且f(w)=f(w');

步骤二十一、判断当前迭代次数是否等于K;是,则进入步骤二十二;否,则迭代次数加1,进入步骤十六;

步骤二十二、判断当前温度T是否大于终止温度;是,则进入步骤二十三;否,则进入步骤二十四;

步骤二十三、令T=T×α且k=K,进入步骤十五;

步骤二十四、运算结束,将当前解定义为最优AP位置。

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