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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%。 相似文献
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针对延迟容忍网络(DTN)拓扑结构动态变化和节点存储空间有限的问题,提出一种具有拥塞控制策略的DTN传染路由(ERC2)方法。该方法基于一种动态存储状态模型(DSSM),节点可通过感知网络状况动态调整节点半拥塞状态的门限降低网络发生拥塞的可能性,增加ACK索引以及消息管理队列,使节点存储状态随着网络负载的随机变化而动态更新并主动删除冗余包,并根据不同拥塞状态结合传染路由和Prophet路由的优点选择单一或混合模式进行消息转发,从而达到预防、避免、解除拥塞的目的,实现节点自适应缓存管理以及网络的动态拥塞控制。在模拟器ONE上采用Working Day Movement模型进行仿真,其中与Prophet相比,ERC2方法在消息递交率上提高66.18%,平均时延降低48.36%,转发次数提高22.83%。仿真结果表明,在拥塞程度不同的场景中,ERC2与Epidemic、Prophet路由算法相比具有更好的网络性能。 相似文献
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信道码本化损失是影响小区间协作多点传输(CoMP)技术效果最关键的因素,为了解决码本化有效性问题,提出了新的空间基信道码本化有效性分析法,并提出了一种新的优选空间基多维度码本化方法,推导出遗留干扰关键影响因素,基于这些推导提出了新的基站间协作干扰消除方法.仿真结果表明,相比传统方法,新方法实现了2次干扰控制,干扰消除效果好,并且无须更新码本,可以在反馈量和干扰消除效果之间灵活权衡,具备良好的扩展性. 相似文献
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针对现有的地图更新方法,在室内地图环境下的效果并不理想的问题,提出了一种分层式的室内地图更新方法。首先以室内物体的活动性为参数,然后进行层次的划分来减少更新数据的数量,最后利用卷积神经网络(CNN)对室内数据进行归属层次的判定。实验结果表明,与版本式更新方法相比,所提算法的更新时间降低了27个百分点;与增量式更新方法相比,其更新时间在更新项大于100后逐渐降低。与增量式更新方法相比更新包大小降低了6.2个百分点,且在数据项小于200之前其更新包一直小于版本式更新方法。所提方法可以显著提高室内地图的更新效率。 相似文献
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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。 相似文献