无线网络定位技术的研究与应用

介绍了无线蜂窝网定位技术的主要原因，论述了当今无线蜂窝网定位技术的最新进展－GPSONE网络基站和卫星联合定位系统，并提出了一种基于联合定位技术的自适应编码调制传输方案，该方案可有效提高系统资源的综合利用率。     

基于移动基站和路由策略WSN寿命的算法

针对无线传感器网络的特点,提出了一种基于移动基站和路由策略优化无线传感器网络寿命的方法.首先给出场景中传感器传输相同信息能耗最小的最佳基站位置,进一步分析了不同基站位置对传感器节点能耗的影响,证明网络中传感器节点传输相同信息的总能耗越小则网络寿命越大.为降低移动基站计算的复杂度以提高采集信息的实时性,应用拉格朗日对偶分解和牛顿法简化均衡节点能量过程中的线性规划问题.当场景中有节点因能量耗尽而无法向基站继续传输信息时,根据场景中的拓扑结构自适应调整基站位置以减少节点的能耗,然后采用简化的线性规划最大最小节点寿命,以提高基站收集信息的有效性.理论分析和仿真研究表明：应用拉格朗日-牛顿法简化线性规划问题能够在保证算法快速收敛的同时大幅度地降低计算量.提出的移动基站策略能够大幅度的延长网络寿命,从而实现增加基站接收信息的数量和提高节点能量使用效率的目的.     

工业互联网5G传输专网设计方案的研究

为了满足工业互联网网络多场景下的业务性能要求，文章基于系统分析和实地调查，研究业务传输的需求场景，充分分析和论证5G技术在该场景的应用和部署条件，提出5G传输专网的场景化设计方案、组网部署方案、技术要求，以期为工业互联传输专网的设计和技术实现提供工程设计方案参考。     

一种面向室内定位的基站选择优化方法

基于蜂窝网的室内定位由于与通信网络共用基础设施,因此具有覆盖范围广、无需基础设施再投资等突出优点,已成为电信运营商级室内定位的首选,是5G通信领域的研究热点之一。在蜂窝网室内定位场景中,基站的布局将直接影响接收首径的数量、到达时间TOA(Time of Arrivaling)和测量误差等要素,从而影响定位精度。据此,文中提出一种面向室内定位的基站选择优化方法,以减小由于基站布局引入的误差。首先,引入TOA信息去除TDOA定位的虚定位点;其次,针对不同基站选择方案得到的定位结果,利用二次聚类的思想去除孤立点,并根据聚类结果中样本节点数量最多的类确定定位点的位置。实验结果表明,与其他优化方法相比,所提方法的室内定位平均误差降低了15.49%。     

电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题，提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先，分析基站的能耗组成，建立系统能效最大化的资源分配模型；然后，采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇，从而将整个网络划分成多个独立区域，并在各个簇内单独处理高风险基站；其次，在每个簇内，基于基站的风险值对高风险基站进行休眠，并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站；最后，在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明，基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度，并且在关闭了高风险基站之后，整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

OFDMA认知无线电网络中面向功率控制的频谱定价与分配

针对OFDMA认知无线电网络,提出一种基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型.对于次基站控制次网络传输功率来保护主网络通信的场景,主基站可通过该模型获得最优的频谱定价方案.从功率控制的角度,重新设计次用户的效用函数,运用Stackelberg博弈对单个主基站和多个次用户在频谱租赁市场中的交易行为进行建模.通过逆向归纳法,求解市场均衡下的最优频谱定价,使得主基站在考虑主网络QoS降级的同时获得最大收益.此外,对于主基站只能获取本地信息的情形,提出了基于动态Stackelberg博弈的分布式频谱定价和分配模型.仿真实验表明,该模型能够在控制次网络传输功率的基础上,提供最优频谱定价和频谱分配方案.     

基于超宽带的移动机器人室内定位系统设计

针对目前移动机器人室内定位方式灵活性差和精度不高的问题,设计了一种基于超宽带(UWB)的高精度移动机器人室内定位系统。系统以UWB射频模块组成无线传感器网络,包括基站(Anchor)和安装在移动机器人顶端的标签(Tag)。采用非对称双边双向测距技术(ADS-TWR)获得标签到各基站之间的距离信息,无需基站与标签、基站与基站之间的时钟同步。距离信息通过Wi Fi由基站传输到上位机,利用卡尔曼滤波算法对距离信息进行优化后进行定位。测试结果表明,该系统具有布设简单、高精度、高实时性的特点,定点定位误差在13 cm以内,动态点定位误差小于20 cm。     

基于应用场景特征描述的无人机基站飞行高度部署

由于无人机基站在不同应用场景下,所处的地理环境、用户分布、用户需求和所希望提升的性能需求不同,需要根据不同应用场景的特征对无人机基站进行部署.基于无人机基站的典型应用场景,构建两个具有代表性的无人机基站应用场景模型,并对应用场景模型特征进行抽象描述.分别构建了两个应用场景的空地通信传输模型.在此基础上,给出了最大化传输...     

基于改进禁忌搜索的基站布局优化算法

由于室内定位场景的非视距特点,基站布局对于蜂窝网的定位精度具有重要影响,而目前基站布局仅关注容量、覆盖、信号质量,尚未考虑对室内定位精度的影响。提出了一种改进禁忌搜索的基站布局优化算法ITSA,改进了代价函数、邻域产生规则和解禁规则。对所提出的算法在相同的室内场景中仿真实验,结果说明,相比RFID读写器部署优化算法,该算法能够更好地降低定位区域的整体误差。     

JT-CoMP场景中以用户为中心的半动态分簇方法

为消减超密集网络中小小区间的干扰,提出多点协作联合传输场景中一种以用户为中心的半动态分簇方法。对网络内的所有小基站进行不重叠分簇,将簇内的小基站及位于簇外但与该簇存在较大干扰的小基站作为用户的备选服务基站,采用迫零预编码消除备选服务基站中的非服务基站对用户的干扰,用户从备选服务基站中选出若干待选服务基站,簇头以最大化簇内用户吞吐量之和为目标从待选服务基站中为用户选择服务基站簇。同时给出一种次优的为用户选择服务基站簇的方法以降低复杂度。仿真结果表明,与相同场景中的已有方案相比,该方法明显提高系统吞吐量。     

多层无人机毫米波异构网络的吞吐量研究

针对5G/B5G网络的热点场景中存在数据流量激增及基站与用户设备（UE）之间空间耦合的问题,构造一种基于泊松簇过程的无人机（UAV）协助的多层毫米波异构蜂窝网络模型。为提高该多层网络模型的平均区域吞吐量（AAT）,提出基于最大偏置接收功率（BRP）准则的4层级联方案。借助毫米波传输模型和随机几何数学工具,通过UE级联概率及各层基站对UE干扰的拉普拉斯变换,推导出系统条件覆盖概率和AAT的数学解析表达式。研究UAV基站投影在地面上的分布方差、地面基站的密度对级联概率的影响,比较不同级联方案可获取的系统AAT。仿真结果表明,基于最大BRP准则的4层级联方案能够显著提升系统AAT,增强系统性能。     

基于机器学习与蓝牙RSSI的室内定位技术研究

对一种基于蓝牙RSSI(received signal strength indicator)结合机器学习算法的室内定位技术进行了研究。以蓝牙低功耗信标作为发射节点，接收移动节点的RSSI信号，通过三坐标测算技术，结合k近邻（k-nearest neighbor, k-NN）机器学习算法，参考已知信标节点对移动节点RSSI数据进行分类，估算出待测点坐标，从而定位室内用户位置。所研究的室内定位技术，综合运用了蓝牙低功耗信号处理、RSSI测距及机器学习等多种技术，能精确地用于各种静态或动态的应用室内定位场景。在某高校图书馆室内部署本文技术方案，测试结果表明机器学习结合蓝牙RSSI的室内定位精度相比传统定位方法得到提高。     

基于多径环境下的非同步OFDM网络定位技术

OFDM作为先进的通信技术在无线基站BS对无线目标节点设备精准定位中发挥着至关重要的作用,但对2个无线设备之间信号传播及到达时间的要求比较高,这使得在室内环境下的应用受限。基于此,本文基于已知位置参考节点和BSs传输,通过目标节点和参考节点上的采集样本导出目标的近似ML位置,提出一种基于非同步BSs传输的OFDM信号目标节点精确位置计算方法。将提出的方法应用于现有的无线定位测试系统中,实验结果表明,基于非同步BSs传输的OFDM信号目标节点精确位置计算方法,能够在不需要对BSs传播进行任何修改的情况下对室内无线设备进行精准定位,对室内环境下无线设备位置的精准定位具有一定的实际指导意义。     

基于3D-Tabu禁忌搜索的广域环境MESH网络节点部署优化算法研究

受限于广域环境的特殊三维地形及其大覆盖面积,需要一个能够基于三维地理广域场景的节点智能化部署方案.本文结合WiFi MESH网络、动态组网算法等知识,基于广域三维山区环境,提炼出数学模型,并运用MESH网络和启发式搜索算法的思想,在满足最小建设成本、最大覆盖率以及最优网络服务质量三个限制条件综合最优的前提下,提出了一种基于三维禁忌搜索算法的多目标优化节点部署方法.此外,还提出了一种可以针对不同应用场景的"加权求和"综合评价机制.仿真实验结果表明,提出的三维禁忌搜索算法可有效获得满足约束条件的优化部署方案;通过对加权系数的分析验证了评价机制的科学优化程度.此外,本文提出的搜索算法可以根据不同的应用场景获得一个最优化的智能基站部署方案,推动了智能基站自动部署规划在广域场景中的应用.     

基于UWB的室内人员定位系统的应用

为进一步研究基于UWB的无线定位技术,实现室内、室外定位服务的无缝衔接,文中设计了一种基于UWB的室内定位系统平台。该平台包括定位基站、定位标签和定位引擎,定位引擎主要采用TOA算法。定位基站对下与定位标签通信,对上与定位引擎通信,实现对人员、设备的精确定位。经实际测试,在具有3处墙体、8个柱子及多个较高障碍物的复杂环境下,该平台运行稳定,可展示实时定位轨迹。实验结果表明:在静态和动态定位中,室内非视距环境中定位最大误差为20 cm,满足室内高精度定位技术研究需求,为实际应用奠定了良好的基础。     

基于多模指纹匹配的室内定位系统设计与实现

通过分析近年来基于WiFi信号强度检测的室内定位技术研究成果,提出了一种基于WiFi和运营商基站信号(GSM、CDMA2000、WCDMA)等多模信号指纹匹配的室内定位系统.该系统采集WiFi和基站等无线多模信号,经过归一化、平滑化过滤生成与室内定位点相匹配的多模指纹数据库,通过移动终端实时获取的多模指纹信号与多模指纹数据库匹配,从而实现精确的室内定位.实验结果表明,系统能够实现室内精准定位,并对于WiFi信号的变化有较强的适应性.     

移动边缘计算中一种贪心策略的内容卸载方案

基于移动边缘计算的内容卸载技术可以有效降低骨干网络的流量压力，提升终端用户体验。针对终端用户与小基站之间的异质接触率，设计了一种贪心策略的内容卸载方案。首先，将内容最优卸载问题转化为内容最大投递率问题；其次，证明最大投递率问题满足子模性，在此基础上，采用贪心算法部署内容，该算法可以以概率（1-1/e）保证其最优性；最后，详细分析了内容流行度指数以及缓存大小对不同卸载方案的影响。实验结果表明，所提方案提高了内容投递率同时降低了内容传输时延。     

基于Winsock的AIS基站网络数据传输研究

将AIS应用到近海及内陆航道船舶监控与管理中,需要实现AIS基站与监控中心之间的数据远程传输.基于haternet进行AIS数据传输研究,应用Winsock网络通信接口进行开发,实现了多个AIS基站与一个或多个监控中心的点对点通信,并对数据传输的安全性问题进行了初步的探讨.通过在实际运行环境中的测试表明,基于Winsock的数据传输技术可以满足AIS基站网络对于数据传榆的要求,并具有较强的适应性和可扩展性.     

WSN中基于指纹匹配的室内定位方法

定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义,GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法。 首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging插值算法构建分辨率较高的定位指纹地图,然后进行匹配指纹地图定位,采用余弦相似度和空间索引进行目标定位。最后采用K-means提高定位精度并进行优化,基于该定位方法开发了一套WSN室内定位系统,采用Micaz节点作为基站节点,通过实际实验和仿真实验验证了定位方法在室内定位场景中具有较好的抗障碍物干扰性,定位误差在5cm左右。     

基于UWB的室内定位系统研究

针对目前国内室内定位领域的需求,提出一种基于UWB的室内定位系统实现方案,充分利用UWB带宽大、定位精度高的优点,实现室内三维定位和追踪。系统通过TOA方法,测量UWB标签与多个UWB基站之间的距离,位置解析服务器通过串口读取测距信息。采用基于四UWB基站的三维空间定位算法,计算定位目标在室内三维空间的位置,并通过WiFi发送位置至用户手机端。手机端通过OpenGL ES加载三维室内地图,并动态接收从服务器端发送的定位目标位置,从而实现室内三维定位与追踪。系统测试表明,基于上述方案的室内定位系统具有较高的精度和实用性。