[发明专利]一种基于遗传与烟花组合算法的室内定位信号源优化部署方法

说明书

本发明涉及室内定位领域，尤其涉及一种基于遗传与烟花组合算法的室内定位信号源优化部署方法。本发明首次提出了一种更加适合于室内定位信号源优化部署，其部署更加合理、成本更加低廉。该部署方法是一个仿真方法，通过对建筑物及其属性、信号源模型等信息的仿真，使用遗传算法与烟花算法组合实现了一种能够既满足成本不高，又使得定位误差低的信号源部署方案。

技术领域

本发明涉及室内定位领域，尤其涉及综合信号源定位误差与信号源成本多因素最优化问题的一种解决方法。

背景技术

目前，定位技术分为室内定位和室外定义。其中，室外定位较为普遍，人们经常接触的全球定位系统(GPS)及国产定位系统北斗，这些都属于室外定位技术。室外定位主要通过接收器接收卫星发射的无线电信号进行相关计算来实现精准定位的目的。室外定位技术在导航、测量及航天等领域具有举足轻重的地位，并且已经成为人类日常生活、科技发展中不可或缺的一项前沿技术。由于室外定位技术是通过卫星来进行定位，所以对时间的精度要求极为苛刻，但是在无线电信号传播的过程中，会受到空中电离层、障碍物等因素的影响，从而产生误差。假如需要在某大型建筑物里进行定位操作，这种卫星所发射的无线电会由于障碍物导致测量出现偏差，进而影响定位的效果。

室内定位技术主要有LED定位技术、WI-FI定位技术、蓝牙室内定位技术等。对于目前行业的室内定位技术，无论是采用哪种技术，都需要提前部署基站来发射接受信号。传统的基站部署过多的依靠经验，这样会造成没有最大化的降低成本的，而且以这种方式进行基站部署，不一定能够部署规范，如果部署太密集，则造成成本浪费；如果部署稀疏，则会影响定位的效果。可见，如何在成本、定位效果之间实现一个平衡，达到部署成本与信号效果加权最优，这是一个急需解决的问题。

室内定位信号源优化部署方案，其目的是能够在多因素约束下找到定位误差较低的信号源组合。

在现有的室内定位信号源优化部署方案中，较为传统的方案是基于位置坐标来实现的，如均匀覆盖，最大最小覆盖，克拉美-劳等。但是这些方案完全依靠于信号源点的位置坐标，无法实际考虑信号源点的环境不同对信号影响等因素，所以使用这类优化部署方案，很容易会受到信号源环境、质量等因素的制约，加之对信号源优化部署很可能会考虑成本等条件的限制，所有传统基于位置坐标的优化部署方案存在明显短板。

在进行优化部署的时候，如果同时要求信号源成本低(即个数尽量少)、定位误差小，这样就需要用优化算法来解决这类问题。截至目前，遗传算法已使用于室内定位信号源优化部署领域当中，但是其不仅可能陷入局部最优，而且如果因为室内信号源组合过多，则可能会产生大量的无效解，进而影响求解的效率。同时，粒子群搜索广度不足，也容易陷入局部最优。人工免疫虽然在一定程度上能够解决全局搜索的问题，但是由于其搜索深度不够，所有不容易找到最优解。

发明内容

针对目前室内定位信号源优化部署领域存在的技术问题，本发明的目的是提供一种能够综合信号源定位误差与信号源成本问题来寻找最优解的方法。

本发明首次提出了一种更加适合于室内定位信号源优化部署，其部署更加合理、成本更加低廉。该部署方法是一个仿真方法，通过对建筑物及其属性、信号源模型等信息的仿真，使用遗传算法与烟花算法组合实现了一种能够既满足成本不高，又使得定位误差低的信号源部署方案。

在上述场景下，为了达到信号源优化部署的目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于遗传与烟花组合算法的室内定位信号源优化部署方法，其特征在于，包括

步骤1、使用洗牌法对信号源组合进行随机生成；

步骤2、对不同信号源组合分别计算其定位误差

步骤3、对满足适应度函数要求的组合进行选择过程，同时利用烟花算法对优良品种设置爆炸因子，供后面步骤使用；