论文部分内容阅读
基于无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)室内定位系统是一种极具应用前景的室内定位技术,但其存在一个非常显著的缺点:能耗高。为了解决高能耗的问题,本文提出了一种群组运动模式下基于异构网络的新型室内定位系统,其在传统的基于WLAN技术基础上引入了低功耗无线个域网(Wireless Personal Area Network,WPAN)。这种新型室内定位系统通过聚类机制表征便携式智能设备的群组特性,并将便携式智能设备划分为:簇头节点与非簇头节点。扮演簇头节点的便携式智能设备通过指纹匹配算法获得物理位置信息,扮演非簇头节点的便携式智能设备通过多边测距解算算法及最佳指纹位置匹配获得物理位置信息。基于本文所述的新型室内定位系统,本文重点研究了便携式智能设备能量消耗与定位精度的均衡策略,主要包括:1)便携式智能设备局部动态重聚类与多簇头动态切换机制;2)便携式智能设备最佳定位采样机制。基于局部动态重聚类与多簇头动态切换机制主要研究了定位场景中便携式智能设备如何实现最佳的重聚类与多簇头节点动态轮换以保证能耗与精度均衡的问题。扮演簇头节点的便携式智能设备消耗的能量高于扮演非簇头节点的便携式智能设备所消耗的能量,为了保持便携式智能设备的公平性以及能量的均衡性,扮演簇头节点的便携式智能设备需要保持动态切换。本文结合便携式智能设备的剩余能量及位置分布关系,提出了一个“激励值”(Incentive Value)指标,便携式智能设备根据自身的“激励值”确定其轮换为簇头节点的次序。除此之外,便携式智能设备的移动性使得初始聚类无法实时精确地反映群组信息,在定位过程中,需对便携式智能设备于最佳时隙处进行重聚类操作。仿真表明,本文所述基于局部动态重聚类与多簇头切换机制的能耗与定位精度均衡策略具有显著的效果。基于最佳定位采样机制主要研究了扮演非簇头节点的便携式智能设备何时与扮演簇头节点的便携式智能设备进行通信以保证能耗与精度均衡的问题。本文通过对此问题的分析与假设,确定了模型中能耗与定位误差的计量表达形式;其次,基于受限马尔科夫决策模型,对本文所述的问题进行建模;最后,求解此线性问题,获得每个指纹所表示的位置信息处的最佳定位采样的时间间隔。仿真表明,本文所述的基于最佳通信机制的能量消耗与定位精度均衡策略具有显著的效果。