[发明专利]一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及认知无线电和传感器网络的交叉应用领域，尤其涉及一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法。

背景技术

随着无线通信的应用大量增加，无线终端的数量激增，而且越来越多的移动通信设备和通信服务的融合对更高的数据传输速率的需求日益增加，这造成对无线频谱资源的需求量将达到前所未有的程度，那么可用的频谱资源将会很快被消耗殆尽。而现实的问题是，无线通信频谱的利用效率并不高。在目前投入运营的无线频段中，存在着许多“频谱空洞”(未被利用的频谱)，美国通信联邦委员会(FCC)测量了在亚特兰大、芝加哥等的频谱使用情况，研究表明，平均只有5％-10％的频谱被使用，DARPA的研究表明，只有2％的频谱资源是在任何时候都被占用的(谢显中.认知无线电技术及其应用[M].北京:电子工业出版社,2008.)。

为此，于1999年Joseph Mitola博士提出认知无线电(Cognitive Radio,CR)的概念(Mitola J,Maguire Jr G Q.Cognitive radio:making software radios more personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6(4):13-18.)。他提出的认知无线电是智能的、灵活的、可重构的软件无线电。通过对外界环境的感知，并使用人工智能技术从环境中有目地进行学习，实现对某些操作参数(比如载波频率、传输功率和调制技术等)的实时改变，并且其内部状态能够自动地适应接收的无线信号的统计变化，进而实现任何时间、任何地点的高可靠通信，以及对不同网络环境中有限的无线频谱资源进行高效地利用(Haykin S.Cognitive radio:brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2005,23(2):201-220.)。因此认知无线电被认为是一种最有前途的无线通信技术之一，近些年的许多研究都集中在认知无线电网络。

在认知无线电网络中，其位置和环境认知功能旨在为无线设备和网络提供有用的信息，使得他们能够互动和从周围环境中学习。其位置认知功能为认知无线电网络引入了新技术和应用(基于位置信息的服务、移动性管理、安全和隐私、无缝定位和互操作性、统计学习和跟踪、位置估计和认知)。一个包括这些功能并被称为位置认知引擎的架构在文献(Celebi H,Arslan H.Utilization of location information in cognitive wireless networks[J].IEEE Wireless Communications,2007,14(4):6-13.)中被提出。如图1所示。不同的定位系统和各种定位方法之间的数据流被用于无缝定位和互操作功能中，移动设备的跟踪可以通过统计学习和跟踪工具来进行，关于实施成本和系统容量的问题交由移动性管理来处理。

测量和(或)认知设备接口被用来从操作环境中获取主用户的信号，获得的信号被发送到位置认知中心进行数据的后处理。定位估计和(或)认知算法对这些数据进行处理，进而获得位置信息。在获得主用户的位置信息之后，其位置信息的应用可以分为四大类：(1)基于位置信息的服务应用(例如：实时交通监控)；(2)位置信息辅助的网络优化应用(例如：位置信息辅助的动态频谱接入系统)；(3)位置信息辅助的发射接收机算法优化应用(例如：位置信息辅助的通信链路自适应器)；(4)位置信息辅助的周围通信环境认知应用(例如：位置信息辅助的信道环境识别)(Celebi H,Arslan H.Utilization of location information in cognitive wireless networks[J].IEEE Wireless Communications,2007,14(4):6-13.)。