1.一种针对室内信号源部署方案筛选的指纹定位快速实现方法,其特征在于,包括:
步骤1、生成部署方案对应的子指纹库，其中生成子指纹库时调用多核并行嵌套哈希查找的多层级加速方法；包含以下子步骤：
步骤1.1首先采集相关数据并生成总指纹库；在室内部署n个ap，作为部署方案的选择范围；每个ap都有唯一的id标识；接着，取这n个ap位置作为测试点和参考点；其中，在每个测试点收集n个ap信号值作为该测试点的rsst，写作(r1,r2,…rn)行向量形式；每个参考点收集n个ap信号值，作为该参考点的rssr，写作(r1,r2,…rn)的行向量形式，并汇集成大小为n*n的总指纹库；总指纹库具体形式如下：
步骤1.2确定某个部署方案；在n个ap里选取m个ap作为部署方案(m≤n)，并记录这m个ap的id；
步骤1.3针对确定的部署方案，利用多核或多gpu并行加速遍历总指纹库中每行，并行加工多个rssr，得到部署方案对应的子指纹库；以下子步骤针对一个rssr工作；
步骤1.3.1利用哈希查找算法优化加速rssr加工；根据部署方案中ap成员的id，查找对应的m个ap信号值；为了加速ap信号值ri的查找，根据id与rssr中对应元素下标i映射关系，确定哈希函数hash(key)，构造哈希表；其中，取id值为key值，hash(id)输出的是id对应的元素下标i；这样，便可以直接将id代入到哈希表中，实现时间复杂度为o(1)的查找；
步骤1.3.2根据上一步依次查找出来m个ri，按照下标i递增顺序组成部署方案下的参考点rss′r，写作(r′1,r′2,…r′m)行向量形式；
步骤1.3.3所有的rss′r汇集成大小为n*m的子指纹库；子指纹库具体形式如下：
其中r′ij表示第i个参考点接收到第j个ap的信号值；
步骤2、定位所有测试点位置并确定部署方案定位误差，定位过程中调用多核并行嵌套哈希查找+simd组合的多层级加速方法；包括以下子步骤：
步骤2.1利用多核并行加速遍历每个测试点，并行多个测试点位置定位；以下子步骤针对一个测试点工作；
步骤2.1.1读取测试点rsst；
步骤2.1.2利用哈希查找算法优化加速rsst加工；同子指纹库建立一样，rsst需要筛选出部署方案中m个对应ap信号值；这里的过程与步骤3.1.1，3.1.2一致，不进行多余讲解；最后构建部署方案下的测试点rss′t，写作(r′1,r′2,…r′m)行向量形式；
步骤2.1.3遍历子指纹库，将rss′t与库中每行rss′r与进行距离计算；其中距离记为distancerow,row为rss′r在子指纹库的行号；以下子步骤针对一行rss′r与该rss′t距离计算工作；
步骤(1)利用simd加速rss′r与rss′t距离计算；距离计算公式具体定义为
①从rss′r与rss′t分别加载4个连续维度的元素到x，y；
②使用_mm256_sub_pd计算xy的数据差值，并存入256位寄存器temp；
③使用_mm256_mul_pd计算temp的平方值，并将结果再次存入temp；
④使用_mm256_add_pd计算temp与z的和，并将结果存入z；
步骤(2)将z中256位数据平分4个64位长的子数据，这些子数据转为double类型后相加得到结果result1；
步骤(3)若m为4的倍数，那么上一步的结果result1设为distance值；否则，将不被整除的部分按照普通方式计算，得到结果result2；那么distance值为result1与result2之和；
步骤2.1.4找出子指纹库中的k个最近距离的distancerow；
步骤2.1.5利用哈希查找算法根据最近距离加速查找对应参考点位置；由于参考点位置取ap位置，所以参考点位置需要所取的ap的id来确定；因此需要依次遍历上一步k个distancerow，依据其中行号下标row与id的映射关系，查找出对应id才能获取位置信息；依据映射关系，确定哈希函数hash(key)，建立对应的哈希表；其中，取行号下标row值为key值，hash(row)输出的是row对应的id；这样，便可以直接将行号row代入到哈希表中，实现时间复杂度为o(1)的查找；
步骤2.1.6从k个参考点位置综合计算出测试点位置；
步骤2.1.7计算预测的位置与实际位置的误差；并将误差存入误差数组rate；
步骤2.2将误差数组rate中所有元素相加求和再求平均，得到该部署方案的平均定位误差；
步骤3、从所有的信号源部署方案中筛选得到最优方案，具体是以部署方案平均定位误差为评价标准，对所有信号源部署方案进行筛选，得到最优方案。