[发明专利]一种基于LTE和Wi‑Fi异构网络下的混合定位算法

摘要

本发明公开了一种基于LTE和Wi‑Fi异构网络下的混合定位算法，首先获取移动台所处小区的CELLID和附近的无线接入点的信号强度指示，得到移动台所处的位置范围，从网络侧获取测量值，基于单基站多信号混合定位算法几何模型，得到粒子搜索的最小区域。然后构建目标函数，利用改进PSO算法求解目标函数。最后通过基于适应度动态调节惯性权重的改进PSO算法求解目标函数。本发明通过建立适合NLOS环境下的单基站多信号定位几何模型，在定位阶段提出基于适应度动态调节惯性权重的改进PSO算法，动态调整每个粒子的活性，提高PSO算法在全局搜索能力和收敛能力，保证得到移动台位置的准确性。

主权项

一种基于LTE和Wi‑Fi异构网络下的混合定位算法，其特征在于包含以下步骤：步骤1：获取移动台所处小区的CELLID和附近的无线接入点的信号强度指示，得到移动台所处的位置范围，从网络侧获取测量值；步骤2：基于单基站多信号混合定位算法几何模型，得到粒子搜索的最小区域：(xMS-xBS,j)2+(yMS-yBS,j)2≤min(L1,L2,L3)(xMS-xAP)2+(yMS-yAP)2≤RAP,MS;]]>步骤3：根据单基站多信号混合定位算法几何模型，构建目标函数：f(x)=Σj=1Nδj2,N≥3;]]>步骤4：利用基于适应度动态调节惯性权重的改进PSO算法求解目标函数，粒子在小区范围内随机均匀生成M个粒子在N维空间搜索；第k个粒子的位置向量xk＝[xk1，xk2，…，xkN]T，k＝1，2，…，M，速度向量Vk＝[vk1，vk2，…，vkN]T，k＝1，2，…，M；根据粒子适应度的不同将群体分为三个子群，对各自群体采用不同的惯性权重，不断迭代，其三个粒子群的惯性权重表示为：ω=ωmin,fk≤fmin‾ωmax-|fk-fmax‾fM-fmax‾|*Δω,fmin‾<fk<fmax‾ωmax,fmax‾≤fk]]>其中，k＝1，2，…M，ωmax、ωmin分别表示惯性权重的上限和下限，Δω＝ωmax‑ωmin惯性权重的极差，粒子群的平均适应度的值为fk对应第k个粒子的当前目标函数值，fM当前最优粒子的适应度，分别表示大于、小于的粒子群适应度的平均值；步骤5：通过基于适应度动态调节惯性权重的改进PSO算法求解目标函数，当满足下式时输出X：‖Xt+1‑Xt‖<δ其中，X＝(xMS，yMS)为移动台估计位置坐标。