[发明专利]基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法

摘要

本发明涉及一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法，该方法根据室内环境信号分布的统计特性，将目标区域进行分块；利用克拉美罗界的特性，计算分块区域误差限；采用定量分析不同信号分布的统计特性对指纹定位误差限的影响，计算得到真实环境下的指纹定位误差限，利用模拟退火算法对WLAN定位网络中的接入点AP(Access Point)位置进行优化。本发明提供的提供一种基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法可以提高指纹定位法的精度性能，增强指纹定位法的普适性。

主权项

基于RSS统计分布分块区域误差限的WLAN定位网络优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1)：选定定位目标区域；2)：选定WLAN接入点AP所有可能的摆放位置；3)：在目标区域内，第i个用户可能位置为RPi＝(xi,yi)；4)：在目标区域内布置m个AP，分别为AP1，AP2，…，APm，令k＝1，得到APk坐标；5)：RSS服从高斯分布的截止区域半径为r1，RSS服从莱斯分布的截止区域半径为r2；6)：计算RPi与APk的距离dik，其中，(xi,yi)是第i个用户可能位置坐标，(xk,yk)是APk位置坐标；7)：判断dik是否大于0且小于r1；若“是”，跳转至步骤11)；“否”，则跳转至步骤8)；8)：判断dik是否大于r1且小于r2；若“是”，跳转至步骤10)；“否”，则跳转至步骤9)；9)：令第i个用户处来自APk的RSS统计特性服从瑞利分布；10)：令第i个用户处来自APk的RSS统计特性服从莱斯分布；11)：令第i个用户处来自APk的RSS统计特性服从高斯分布；12)：判断k是否等于m；若“是”，跳转至步骤14)；“否”，则跳转至步骤13)；13)：令k＝k+1，得到APk坐标，跳转至步骤6)；14)：计算RSS统计特性服从高斯分布、莱斯分布和瑞利分布三种情况下的基于克拉美罗界指纹定位误差限V1(θi)、V2(θi)和V3(θi)；计算第i个用户可能位置的指纹定位误差限V(θi)；其中，V1(θi)为RSS统计特性服从高斯分布条件下的基于克拉美罗界的指纹定位误差限；V2(θi)为RSS统计特性服从瑞利分布条件下的基于克拉美罗界指纹定位误差限；V3(θi)为RSS统计特性服从莱斯分布条件下的基于克拉美罗界指纹定位误差限；V(θi)为当RSS统计特性是呈现高斯分布、莱斯分布和瑞利分布多种混合分布时，基于克拉美罗界指纹定位误差限；15)：计算对于整个定位目标区域的平均指纹定位误差限V；其中，n表示整个定位目标区域内用户可能位置的个数；16)：将平均指纹定位误差限V作为模拟退火算法的目标函数，寻找最优的AP位置，使V值最小；17)：运算结束，返回最优的AP位置坐标。