[发明专利]一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法

摘要

本发明公开了一种异构网络环境中面向指纹定位的基站部署优化方法。该方法使用CRLB(Cramer‑Rao lower bound，克拉美罗下界)度量给定基站部署方案的定位误差，然后应用遗传算法快速搜索具有最小平均定位误差并满足预定覆盖要求的最佳基站部署方案，以提高定位精度。此外，本发明提供的技术方案还考虑了异构网络环境中的基站部署优化和利用环境中已存在的基站提高定位精度。

主权项

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)＝log p(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定位算法的均方误差的下界，即其中θ_ij表示r_i和r_j所对应的角度；最后，使用以下公式计算种群中每个个体的适应度：其中Ii是种群中的第i个个体，FC是覆盖率阈值，fL(Ii)是使用CRLB计算出的所有参考点的平均定位误差，即S73：选择操作将个体的适应度值转化为选择的概率，选择概率的计算如下：其中，Ii是种群中的第i个个体，w是种群个体数量；之后利用轮盘赌模型选择出两个个体；S74：交叉操作如果生成的0～1之间的随机数小于预设的交叉概率pc，则从步骤S73中选择出来的两个个体中选择j个位置进行交换，其中，交换时只交换标识为1的基站；S75：变异操作如果生成的0～1之间的随机数小于预设的突变概率pm，则在个体中随机选择标识为1的基站，并在基站可部署范围内随机改变其坐标；S76：重复步骤S72～S75，以产生下一代种群，迭代次数加1，当迭代次数大于阈值T，则终止，输出最大适应度的个体作为最佳部署方案。