CN112217557B - 一种海上动态网络基站布局优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种海上动态网络基站布局优化方法，属于卫星定位、导航技术领域。本发明包括利用一组二进制数据对海上某区域范围内所有可用基准站进行编码，通过0,1的赋值表示某基站是否被选中作为定位的基准站。利用随机生成方式确定初始种群，初始种群中需包含一定数量的满足布局优化原则的海上某区域范围内多基站布局优化方案等。本发明利用图论模型将多基站布局优化问题转变为寻找解空间最优解的问题，最终实现对海上动态网络基站的布局优化问题，该方法的实现有效地扩大了多基站网络的覆盖范围，提高海上高精度定位的作用范围。因此，本发明所提方法对有高精度定位需求的海上用户是十分有意义的。

Description

一种海上动态网络基站布局优化方法
技术领域
本发明公开了一种海上动态网络基站布局优化方法，它涉及了如何基于基准站布局原则对布局问题进行建模，并将布局优化转化为寻找最优解问题，属于卫星定位、导航技术领域。
背景技术
随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的发展，卫星定位成为海上高精度定位领域的研究热点。目前海上用户定位通常采用卫星单点定位，传统的单点定位精度只能达到米级，精密单点定位虽然能提高定位精度，但受制于外部钟轨修正产品，且定位结果收敛速度慢。为实现海上亚米级甚至分米级的高精度定位，可利用岸上基准站对海上用户进行差分定位，但岸上基准站作用距离有限，一旦超出其覆盖范围，用户定位精度急剧下降。考虑到海上存在一些高精度定位成功的船舶或其他海上载体等用户端，可充分利用这些位置已知的海上载体，将其接入到多基站网络，构成动态多基站网络，扩大多基站网络的覆盖范围，从而提高海上高精度定位的作用范围。
为确保多基站网络可为海上动态用户提供精确的修正数据，需要保证有足够的基准站对用户运动区域进行覆盖。然而，基准站数量不宜过多，过多的基准站会增加数据处理中心的负担，除此之外，由海上载体构成的基准站，其位置误差相对常规基准站要大，在保证定位精度和覆盖范围的条件下，需尽可能少的利用位置误差较大的基准站，最大化动态多基站网络中每个基准站的作用。综上所述，设计一种海上动态网络基站布局优化方法具有相当的必要性。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种海上动态网络基站布局优化方法，首先构建多基站布局问题的图论模型，将多基站布局优化问题转变为寻找最优解的问题，对多基站进行编码，生成种群，确定海上动态网络基站种群中个体的适应度函数值，通过对可能解对应个体的选择、混合比例交叉、突变、修复等操作，实现海上动态网络基站的布局优化。
该方法具体执行步骤如下：
步骤1，
利用一组二进制数据对海上某区域范围内所有可用基准站进行编码，通过0,1的赋值表示某基站是否被选中作为定位的基准站。
步骤2，
利用随机生成方式确定初始种群，初始种群中需包含一定数量的满足布局优化原则的海上某区域范围内多基站布局优化方案。
步骤3，
对种群进行检查，利用基因修复方法修复不满足多基站布局优化原则的布局优化方案，保证种群中的个体均为满足布局优化原则的布局优化方案。
步骤4，
以优先选用位置精度高的岸上基站实现海上局部区域全覆盖及满足卫星定位条件下布局方案中总基准站数量最少为原则，建立覆盖海上局部区域的动态网络基站优选适应度函数，并以此作为评价种群中个体优劣的评价标准。
步骤5，
利用适应度函数确定种群中所有个体的评价值，选出评价值最高的个体，将其与种群中其它个体进行适应度评价值混合比例交叉、突变等操作。
步骤6，
对种群中的每个个体实行局部优化，采用基准站逐个移除法确定个体中基准站的冗余性，移除个体中冗余的基准站，生成新的个体，组建新的种群。
步骤7，
重复步骤5、步骤6，直至个体不在发生变化，即得到最优的基准站布局方案。
本发明的有益效果在于：
本发明集成布局优化设计、解空间最优值求解、计算机处理等技术，利用图论模型将多基站布局优化问题转变为寻找解空间最优解的问题，最终实现对海上动态网络基站的布局优化问题，该方法的实现有效地扩大了多基站网络的覆盖范围，提高海上高精度定位的作用范围。因此，本发明所提方法对有高精度定位需求的海上用户是十分有意义的。
附图说明
图1为用户运动范围与基准站分布示意图；
图2为基准站网布局方案示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图1，附图2，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本发明是一种海上动态网络基站布局优化方法，具体步骤包括：
步骤1，基准站编码
为方便对本方法的说明，定义符号变量如表1所示。
表1符号变量的定义
符号变量 定义
U 海上某区域所有用户
C 海上某区域内可用基准站
u＝(x<sub>u</sub>,y<sub>u</sub>)∈U 某个海上用户
c＝(x<sub>c</sub>,y<sub>c</sub>)∈C 某个海上基准站
C<sup>*</sup> 某多基准站布局方案
|C<sup>*</sup>| 基准站总数量
对基准站进行0,1赋值，其中0表示该基准站未参与到多基站网络布局中，1表示该基站参与多基站网络布局：
Figure GDA0003630465880000031
步骤2，初始种群确定
随机生成初始种群，初始种群中的每个个体由一组二进制数c1,c2,…,cn进行表示。
步骤3，布局方案的修复
定义邻接矩阵A＝[aij]m×n以表征用户和基准站间的关系，其中m＝|U|，n＝|C|，
Figure GDA0003630465880000032
确定种群中任一个体对应的邻接矩阵，对邻接矩阵进行逐行检查，找出是否存在没有基准站覆盖的用户，如果存在，则证明种群中存在不满足布局原则的布局方案，在此情况下，需要逐个检查所有基准站，找出可覆盖该用户的基准站，在有多个选择的情况下，优先选用岸上基站，并将对应的基准站编码置为1。
步骤4，适应度函数的建立
多基站布局优化的基本原则有两个，一是优先选用岸上基站实现海上局部区域用户全覆盖；二是在满足卫星定位条件下，布局方案中的总基准站个数最少。基于该原则建立的适应度函数如下：
Figure GDA0003630465880000041
其中，p为种群中的个体，p＝c1,c2,…,cn，n代表可用基准站的总数量，
Figure GDA0003630465880000042
代表种群中个体p中基准站数量，cj,L代表岸上基站，nL代表可用岸上基准站总数量，α1、α2代表比例系数。
步骤5，个体选择、混合比例交叉、突变操作
利用步骤4中建立的个体适应度函数确定种群中所有个体的评价值f(i＝1,2,…,N)，其中N代表种群大小。选出评价值最高的个体，将其与种群中其它个体进行交叉操作。利用适应度评价值混合比例交叉法代替传统的同比例交叉法，首先对种群中每个个体的适应度评价值进行归一化，对交叉的个体，利用归一化后的个体的适应度评价值生成混合比例进行交叉操作。
引入变异算子随机选择基准站改变其编码值，实现突变操作。
步骤6，个体局部优化
利用邻接矩阵，识别种群个体中存在的冗余基准站，对种群中的每个个体实行局部优化，移除个体中冗余的基准站，生成新的个体，组建新的种群。
步骤7，重复步骤
重复步骤5、步骤6，直至个体不在发生变化。一般情况下，重复15次左右，可使个体不再变化，即得到最优的基准站布局方案。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不偏离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的调整，但这些相应的调整都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种海上动态网络基站布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)基准站编码
定义符号变量如下：
U为海上某区域所有用户，C为海上某区域内可用基准站，u＝(xu,yu)∈U为某个海上用户，c＝(xc,yc)∈C为某个海上基准站，C*为某多基准站布局方案，|C*|为基准站总数量；
对基准站进行0,1赋值，其中0表示该基准站未参与到多基站网络布局中，1表示该基站参与多基站网络布局：
Figure FDA0003630465870000011
(2)初始种群确定
随机生成初始种群，初始种群中的每个个体由一组二进制数c1,c2,…,cn进行表示；
(3)布局方案的修复
定义邻接矩阵A＝[aij]m×n以表征用户和基准站间的关系，其中m＝|U|，n＝|C|，
Figure FDA0003630465870000012
其中，
Figure FDA0003630465870000013
(xui,yui)为海上用户ui∈U的水平概略坐标，(xcj,ycj)为海上基站cj∈C的水平坐标，Dmax为单基准站最远覆盖距离，当用户ui可以被基准站cj覆盖时，令aij＝1，否则为0；
确定种群中任一个体对应的邻接矩阵，对邻接矩阵进行逐行检查，找出是否存在没有基准站覆盖的用户，如果存在，则证明种群中存在不满足布局原则的布局方案，需要逐个检查所有基准站，找出可覆盖该用户的基准站，在有多个选择的情况下，优先选用岸上基站，并将对应的基准站编码置为1；
(4)适应度函数的建立
多基站布局优化的基本原则有两个，一是优先选用岸上基站实现海上局部区域用户全覆盖；二是在满足卫星定位条件下，布局方案中的总基准站个数最少；基于该原则建立的适应度函数如下：
Figure FDA0003630465870000021
其中，p为种群中的个体，p＝c1,c2,…,cn，n代表可用基准站的总数量，
Figure FDA0003630465870000022
代表种群中个体p中基准站数量，cj,L代表岸上基站，nL代表可用岸上基准站总数量，α1、α2代表比例系数；
(5)个体选择、混合比例交叉、突变操作
利用步骤(4)中建立的个体适应度函数确定种群中所有个体的评价值f(i＝1,2,…,N)，其中N代表种群大小；选出评价值最高的个体，将其与种群中其它个体进行交叉操作，利用适应度评价值混合比例交叉法代替传统的同比例交叉法，首先对种群中每个个体的适应度评价值进行归一化，对交叉的个体，利用归一化后的个体的适应度评价值生成混合比例进行交叉操作；引入变异算子随机选择基准站改变其编码值，实现突变操作；
(6)个体局部优化
利用邻接矩阵，识别种群个体中存在的冗余基准站，对种群中的每个个体实行局部优化，移除个体中冗余的基准站，生成新的个体，组建新的种群；
(7)重复步骤
重复步骤(5)、步骤(6)，直至评价值最高的个体不再发生变化，所述评价值最高的个体即为最优的基准站布局方案。
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