CN112770255A - 一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法 - Google Patents

一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法 Download PDF

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Abstract

一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，提供移动基站以及若干定位标签，定位标签的通讯模块配置有休眠模式和工作模式，定位标签配置有基础休眠时间以及基础通讯时间，基础休眠时间反映静态情况下定位标签的休眠时间间隔，基础通讯时间反映静态情况下定位标签的工作时长；具体包括时间修正步骤以及时间执行步骤：时间执行步骤包括从时间修正步骤中获取休眠修正时间以及工作修正时间，并根据时间配置算法计算实际休眠时间以及实际工作时间。有益效果：采用时间配置算法对定位标签的实际休眠时间和时间工作时间进行计算，使之适应不断变化的移动基站，在能获得充足数据的前提下进行节能。

Description

一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法
技术领域
本发明涉及动态基站标签定位技术，更具体地说，涉及一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法。
背景技术
目前，定位技术是人们日常所需，对于寻找贵重物品以及建立通讯协议，往往尤为重要，而实际定位中，会出现一个问题，一般都是通过至少两个基站定位一个位置，参照图1和图2所示，图中BS表示基站，或通过三个基站的回传通讯时间进行包络面的精定位，或是通过两个基站的射线角点以及射线角度进行定位，但是目前由于5G技术的普及以及对基站数据安全以及数据响应效率的角度考量，就出现了移动基站的概念，而在移动基站的概念下，定位就相对繁琐，而难以确定定位点，而实际上，问题在于移动基站下构成的网络拓扑不同而适用的定位策略也会有区别，而实际上待定位的物品或者目标也是移动的，而定位标签(图中MS)由于没有外置电源需要保证其使用寿命，一般采用低功耗的通讯模块，而目前低功耗的通讯模块通过配置睡眠模式实现节约电能，但是很多场景下，通讯模块需要进行自行唤醒，而在位置不确定的移动基站情况下，自行唤醒的时间长度和时间间隔都是不确定的，不同的移动基站的物理分布不同会造成不同的分布结果，如果无法预测移动基站的位置变化，就无法对通讯模块进行自行唤醒，那么就无法实现低功耗。
发明内容
有鉴于此，本发明目的是提供一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，提供移动基站以及若干定位标签，所述移动基站配置有定位策略用于定位所述定位标签，所述定位标签的通讯模块配置有休眠模式和工作模式。所述定位标签配置有编号索引表以及策略路由表，所述编号索引表存储有若干模型编号，每一模型编号以动态反馈信息为索引，所述策略路由表存储有若干时间配置策略，每一时间配置策略以所述模型编号为索引；所述定位标签配置有基础休眠时间以及基础通讯时间，所述基础休眠时间反映静态情况下定位标签的休眠时间间隔，所述基础通讯时间反映静态情况下定位标签的工作时长；
具体包括时间修正步骤以及时间执行步骤：
所述时间执行步骤包括从所述时间修正步骤中获取休眠修正时间以及工作修正时间，并根据时间配置算法计算实际休眠时间以及实际工作时间，所述时间配置算法包括：
Tn＝at1+0.25Ts+0.5Tn-1
Tm＝bt2+0.25Tw+0.5Tm-1
其中，Tn为实际休眠时间，Tn-1为上一时刻的休眠时间，其初始值为0.25Ts，t2为休眠修正时间，Ts为基础休眠时间，Tm为实际工作时间，Tm-1为上一时刻的工作时间，其初始值为0.25Tw，t2为工作修正时间，Tw为基础工作时间；所述实际休眠时间反映实际情况下定位标签的休眠时间间隔，所述实际工作时间反映实际情况下定位标签的工作时长，a表示预设的第一调节参数，b表示预设的第二调节参数；
所述时间修正步骤包括：
信息获取步骤，将所述定位标签配置于工作模式，所述定位标签与移动基站通讯以获取实测反馈信息，所述实测反馈信息反映所述定位标签与该移动基站的相对位置；
信息处理步骤，处理若干实测反馈信息以在预先配置的静态坐标系中确定定义移动基站的位置形成若干坐标系标记信息，所述静态坐标系以该定位标签为原点；
特征识别步骤，配置有识别策略，所述识别策略根据坐标系标记信息确定对应的动态反馈信息；
编号索引步骤，根据得到的动态反馈信息从所述编号索引表中确定模型编号；
策略定位步骤，根据得到的模型编号从策略路由表中确定对应的时间配置策略，所述时间配置策略包括休眠修正时间以及工作修正时间。
作为优选，所述信息处理步骤中还包括获取每一定位标签与每一移动基站之间的相对距离，所述第二调节参数与所述相对距离成正比，所述第一调节参数与相对距离成反比。
作为优选，所述信息处理步骤中还包括获取定位标签剩余电量，并根据剩余电量计算第一调节参数，所述第一调节参数和所述剩余电量成反比。
作为优选，所述实测反馈信息包括相对距离和相对角度，所述相对距离反映移动基站和定位标签的距离，所述相对角度反映移动基站和定位标签的角度。
作为优选，所述定位标签预先存储有若干定位特征，每一定位特征关联对应的动态反馈信息，所述识别策略包括根据坐标系标记信息生成待比对特征，并将每一定位特征与所述待比对特征相比对确定对应的动态反馈信息。
作为优选，所述识别策略包括计算每一定位特征与待比对特征的偏差值并筛选偏差值最小的定位特征对应的动态反馈信息。
作为优选，所述实测反馈信息包括每一移动基站对应的实际通讯频段。
作为优选，所述实测反馈信息包括信号强度范围，所述信号强度范围反映移动基站发送的信号强度，所述信号强度范围通过实测信号强度值以及相对距离值计算获得。
作为优选，还提供中心控制端，所述中心控制端用于生成动态模型，所述动态模型反映移动基站的分布情况，所述中心控制端每生成一动态模型，同时生成模型编号以及对应的模型特征，并将模型编号、时间配置策略、模型特征发送至定位标识。
作为优选，所述定位标签根据接收到的模型特征生成动态反馈信息。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明根据上一时刻的休眠时间和基础休眠时间计算实际休眠时间并通过第一调节参数和休眠休整时间对实际休眠时间进行修正。本发明的实际休眠时间实时根据上一时刻的休眠时间进行调整，在计算量很小的前提下，预测的实际休眠时间非常接近现实中的实际休眠时间，而不需要经过长时间的深度学习。实际工作时间的计算同理。本发明为了适应不同的移动基站的物理分布不同造成的不同分布结果，定位标签增加的工作时间极少，实现低功耗。
附图说明
图1为背景技术中三个基站定位示意图；
图2为背景技术中两个基站定位示意图；
图3为本发明流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步详述，以使本发明技术方案更易于理解和掌握。
如图3所示，一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，提供移动基站以及若干定位标签，所述移动基站配置有定位策略用于定位所述定位标签，所述定位标签的通讯模块配置有休眠模式和工作模式。所述定位标签配置有编号索引表以及策略路由表，所述编号索引表存储有若干模型编号，每一模型编号以动态反馈信息为索引，所述策略路由表存储有若干时间配置策略，每一时间配置策略以所述模型编号为索引；所述定位标签配置有基础休眠时间以及基础通讯时间，所述基础休眠时间反映静态情况下定位标签的休眠时间间隔，所述基础通讯时间反映静态情况下定位标签的工作时长；
具体包括时间修正步骤以及时间执行步骤：
所述时间执行步骤包括从所述时间修正步骤中获取休眠修正时间以及工作修正时间，并根据时间配置算法计算实际休眠时间以及实际工作时间，所述时间配置算法包括：
Tn＝at1+0.25Ts+0.5Tn-1
Tm＝bt2+0.25Tw+0.5Tm-1
其中，Tn为实际休眠时间，Tn-1为上一时刻的休眠时间，其初始值为0.25Ts，t2为休眠修正时间，Ts为基础休眠时间，Tm为实际工作时间，Tm-1为上一时刻的工作时间，其初始值为0.25Tw，t2为工作修正时间，Tw为基础工作时间；所述实际休眠时间反映实际情况下定位标签的休眠时间间隔，所述实际工作时间反映实际情况下定位标签的工作时长，a表示预设的第一调节参数，b表示预设的第二调节参数；本发明根据上一时刻的休眠时间和基础休眠时间计算实际休眠时间并通过第一调节参数和休眠休整时间对实际休眠时间进行修正。本发明的实际休眠时间实时根据上一时刻的休眠时间进行调整，在计算量很小的前提下，预测的实际休眠时间非常接近现实中的实际休眠时间，而不需要经过长时间的深度学习。实际工作时间的计算同理。本发明为了适应不同的移动基站的物理分布不同造成的不同分布结果，定位标签增加的工作时间极少，实现低功耗。
所述时间修正步骤包括：
信息获取步骤，将所述定位标签配置于工作模式，所述定位标签与移动基站通讯以获取实测反馈信息，所述实测反馈信息反映所述定位标签与该移动基站的相对位置；
信息处理步骤，处理若干实测反馈信息以在预先配置的静态坐标系中确定定义移动基站的位置形成若干坐标系标记信息，所述静态坐标系以该定位标签为原点；
特征识别步骤，配置有识别策略，所述识别策略根据坐标系标记信息确定对应的动态反馈信息；
编号索引步骤，根据得到的动态反馈信息从所述编号索引表中确定模型编号；
策略定位步骤，根据得到的模型编号从策略路由表中确定对应的时间配置策略，所述时间配置策略包括休眠修正时间以及工作修正时间。
所述信息处理步骤中还包括获取每一定位标签与每一移动基站之间的相对距离，所述第二调节参数与所述相对距离成正比，所述第一调节参数与相对距离成反比。
所述信息处理步骤中还包括获取定位标签剩余电量，并根据剩余电量计算第一调节参数，所述第一调节参数和所述剩余电量成反比。
所述实测反馈信息包括相对距离和相对角度，所述相对距离反映移动基站和定位标签的距离，所述相对角度反映移动基站和定位标签的角度。
所述定位标签预先存储有若干定位特征，每一定位特征关联对应的动态反馈信息，所述识别策略包括根据坐标系标记信息生成待比对特征，并将每一定位特征与所述待比对特征相比对确定对应的动态反馈信息。
所述识别策略包括计算每一定位特征与待比对特征的偏差值并筛选偏差值最小的定位特征对应的动态反馈信息。
所述实测反馈信息包括每一移动基站对应的实际通讯频段。
所述实测反馈信息包括信号强度范围，所述信号强度范围反映移动基站发送的信号强度，所述信号强度范围通过实测信号强度值以及相对距离值计算获得。
还提供中心控制端，所述中心控制端用于生成动态模型，所述动态模型反映移动基站的分布情况，所述中心控制端每生成一动态模型，同时生成模型编号以及对应的模型特征，并将模型编号、时间配置策略、模型特征发送至定位标识。
所述定位标签根据接收到的模型特征生成动态反馈信息。
当然，以上只是本发明的典型实例，除此之外，本发明还可以有其它多种具体实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，提供移动基站以及若干定位标签，所述移动基站配置有定位策略用于定位所述定位标签，所述定位标签的通讯模块配置有休眠模式和工作模式，其特征在于：所述定位标签配置有编号索引表以及策略路由表，所述编号索引表存储有若干模型编号，每一模型编号以动态反馈信息为索引，所述策略路由表存储有若干时间配置策略，每一时间配置策略以所述模型编号为索引；所述定位标签配置有基础休眠时间以及基础通讯时间，所述基础休眠时间反映静态情况下定位标签的休眠时间间隔，所述基础通讯时间反映静态情况下定位标签的工作时长；
具体包括时间修正步骤以及时间执行步骤：
所述时间执行步骤包括从所述时间修正步骤中获取休眠修正时间以及工作修正时间，并根据时间配置算法计算实际休眠时间以及实际工作时间，所述时间配置算法包括：
Tn＝at1+0.25Ts+0.5Tn-1
Tm＝bt2+0.25Tw+0.5Tm-1
其中，Tn为实际休眠时间，Tn-1为上一时刻的休眠时间，其初始值为0.25Ts，t2为休眠修正时间，Ts为基础休眠时间，Tm为实际工作时间，Tm-1为上一时刻的工作时间，其初始值为0.25Tw，t2为工作修正时间，Tw为基础工作时间；所述实际休眠时间反映实际情况下定位标签的休眠时间间隔，所述实际工作时间反映实际情况下定位标签的工作时长，a表示预设的第一调节参数，b表示预设的第二调节参数；
所述时间修正步骤包括：
信息获取步骤，将所述定位标签配置于工作模式，所述定位标签与移动基站通讯以获取实测反馈信息，所述实测反馈信息反映所述定位标签与该移动基站的相对位置；
信息处理步骤，处理若干实测反馈信息以在预先配置的静态坐标系中确定定义移动基站的位置形成若干坐标系标记信息，所述静态坐标系以该定位标签为原点；
特征识别步骤，配置有识别策略，所述识别策略根据坐标系标记信息确定对应的动态反馈信息；
编号索引步骤，根据得到的动态反馈信息从所述编号索引表中确定模型编号；
策略定位步骤，根据得到的模型编号从策略路由表中确定对应的时间配置策略，所述时间配置策略包括休眠修正时间以及工作修正时间。
2.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述信息处理步骤中还包括获取每一定位标签与每一移动基站之间的相对距离，所述第二调节参数与所述相对距离成正比，所述第一调节参数与相对距离成反比。
3.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述信息处理步骤中还包括获取定位标签剩余电量，并根据剩余电量计算第一调节参数，所述第一调节参数和所述剩余电量成反比。
4.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述实测反馈信息包括相对距离和相对角度，所述相对距离反映移动基站和定位标签的距离，所述相对角度反映移动基站和定位标签的角度。
5.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述定位标签预先存储有若干定位特征，每一定位特征关联对应的动态反馈信息，所述识别策略包括根据坐标系标记信息生成待比对特征，并将每一定位特征与所述待比对特征相比对确定对应的动态反馈信息。
6.如权利要求5所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述识别策略包括计算每一定位特征与待比对特征的偏差值并筛选偏差值最小的定位特征对应的动态反馈信息。
7.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述实测反馈信息包括每一移动基站对应的实际通讯频段。
8.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述实测反馈信息包括信号强度范围，所述信号强度范围反映移动基站发送的信号强度，所述信号强度范围通过实测信号强度值以及相对距离值计算获得。
9.如权利要求1所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：还提供中心控制端，所述中心控制端用于生成动态模型，所述动态模型反映移动基站的分布情况，所述中心控制端每生成一动态模型，同时生成模型编号以及对应的模型特征，并将模型编号、时间配置策略、模型特征发送至定位标识。
10.如权利要求9所述的一种可用于低功耗定位标签的自适应参数学习方法，其特征在于：所述定位标签根据接收到的模型特征生成动态反馈信息。
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