状态f1的周围第曰个 位置状态fj之间的欧氏距离，O表示高斯变换中的标准差，且O的值等于1;
[0037] 步骤2. 4:计算行动a下充当非簇头节点的智能设备从位置状态移动到位置状 态f，的转移概率巧，构建在行动空间A内的关于所有成对位置状态的充当非簇头节点的智 能设备的位置状态转移概率矩阵，所述转移概率巧'的计算公式如下：
[0039] 位置状态转移概率矩阵的表达式如下：
[0040]
[0041] 其中，矩阵pa表示在行动a下的状态转变概率矩阵；矩阵为MXN阶，表示整个位 置状态空间的范围。
[0042] 优选地，所述步骤3包括：
[0043] 步骤3. 1 :根据位置状态转移概率矩阵，建立约束马尔可夫决策过程，得到异构网 络能耗精度问题的近似线性问题，计算公式如下：
[0050] 式中：P(S，a)表示智能设备在位置状态S、行动为a的概率，e(S，a)表示智能设 备位置状态为S、行动为a的定位误差，S表示位置状态空间，5t(s)表示冲击函数，扔；表示 行动a下充当非簇头节点的智能设备从位置状态fg移动到位置状态ft的转移概率，e表 示最大允许能耗，T表示全部定位时长，t表示位置状态ft;
[0051] 步骤3. 2 :计算充当非簇头节点的智能设备闲置时位置状态为S、行动为a的定位 误差的定位误差；
[0052] 步骤3. 3:根据得到的定位误差，W及步骤3. 1中的近似线性问题，求解最优的 P(S，a)，从而得到最优通信策略。
[0053] 优选地，所述步骤3. 2包括：
[0054] 步骤3. 2. 1:计算充当非簇头节点的智能设备在闲置时段a内、从位置状态S移动 到位置状态V的过程中，节点在时隙t时位置状态为U的概率P。，计算公式如下：
[0056] 式中：St表示充当非簇头节点的智能设备在时隙t的位置状态，S。表示充当非簇 头节点的智能设备在闲置前的位置状态，S。表示充当非簇头节点的智能设备在结束闲置重 新通信时的位置状态，域表示行动t下充当非簇头节点的智能设备从位置状态S移动到位 置状态U的概率，巧T表示行动a-t下充当非簇头节点的智能设备从位置状态U移动到位 置状态V的概率，巧表示行动a下充当非簇头节点的智能设备从位置状态S移动到位置状 态V的概率；
[0057] 步骤3. 2. 2 :获得时隙t。最可能的位置状态《，计算公式如下：
[0059] 式中：w'g m严表示使得函数取得最大值所对应的变量U.
[0060] 步骤3. 2. 3 :计算位置状态苗的概率其1，计算公式如下：
[0062]步骤3. 2. 4 :计算时隙t的定位误差e。，计算公式如下：
W64] 式中：如，yj表示位置状态S的坐标，（.Y,,，.V,,*读示时隙t时估算的位置状态的坐 标；
[0065]步骤3. 2. 5 :计算充当非簇头节点的智能设备闲置时位置状态为S、行动为a的定 位误差的定位误差e(S，a)，计算公式如下：
[0068] 式中：读表示行动a下充当非簇头节点的智能设备从位置状态S移动到位置状态 V的定位误差。
[0069] 与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0070] 1、本发明提供的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，根据 确定位置状态转移概率矩阵，建立一个约束马尔可夫决策过程，通过解决此约束马尔可夫 决策过程相应的线性问题，得到最优通信策略，能够很好地降低能耗。
[0071] 2、本发明提供的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，能够 有效提高定位精度，从而更好地实现能源消耗和定位精度的均衡。
【附图说明】
[0072] 通过阅读参照W下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、 目的和优点将会变得更明显：
[0073] 图1为本发明提供的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法 的原理框图；
[0074] 图2为本发明提供的基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法 的系统结构示意图；
[00巧]图3为根据本发明中的方法实现的最优通信策略的定位误差散点图；
[0076] 图4为统一通信策略的定位误差散点图；
[0077] 图5为最优通信策略和统一通信策略的定位误差累积分布函数结构示意图。
【具体实施方式】
[007引下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。W下实施例将有助于本领域的技术 人员进一步理解本发明，但不W任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可W做出若干变形和改进。运些都属于本发明 的保护范围。
[0079] 本发明提出一种基于异构网络室内定位框架最优通信的能耗精度均衡方法，主要 包括：融合无线局域网（WLAN)和无线个人局域网（WPAN)，确定位置状态转移概率矩阵，计 算定位误差，建立约束马尔可夫决策过程，解决约束马尔可夫决策过程相应的线性问题。
[0080] 更为具体地，本发明包括W下步骤：
[0081] 第一步：搭建无线局域网（WLAN)，智能设备通过WLAN连接至服务器，依靠周围接 入节点的RSSI建立指纹库。
[0082] 对于纯基于WLAN的阶段，所有的智能设备都依靠收集周围的接入节点（AP)的 RSSI和构建RSSI指纹库实现定位，然后每个智能设备通过WLAN将运些数据传输至服务器 端。收到相关的RSSI的指纹后，服务器端利用定位算法，挖掘指纹库中最匹配的指纹。
[0083] 第二步：搭建无线个人局域网（WPAN)，将智能设备分为簇头节点和非簇头节点。
[0084] 在融合WLAN和WPAN的异构网络框架中，所有智能设备被分为两种职能：簇头节 点、非簇头节点。首先，使用聚类算法探索物体移动模式，然后在聚类中将=个相应的智能 设备设为簇头。簇头节点的定位与纯基于WLAN的阶段一样，非簇头节点的定位是通过匹配 使用指纹库中位置信息的=边测量法的结果。为了更加精确的定位非簇头节点，非簇头节 点需要在特定时间段内通过WPAN中与=个簇头节点通信。
[0085] 第=步：在非通信时隙中，根据行动空间中不同的行动曰，确定非簇头节点的位置 状态转移概率矩阵。
[0086] 第四步：计算非簇头节点闲置时的某个时隙且节点从位置状态S移动到位置状态 V的最可能位置，再计算运个时隙、位置状态从S移动到V的定位误差，最后计算节点在位置 状态S、行动为a的定位误差。
[0087] 第五步：根据第=步中获得的位置状态转移概率矩阵，建立一个约束马尔可夫决 策过程，通过解决此约束马尔可夫决策过程相应的线性问题，得到最优通信策略。本领域技 术人员理解，此处所述的最优通信策略的得到方式，是利用作为最优决策过程的马尔可夫 决策过程得到的，本领域技术人员可W参照现有技术实现该最优决策过程，在此不予寶述。
[0088] 图1示意了基于异构网络室内定位框架最优通信策略的能耗精度均衡实现方法 的总体框架图。本发明所述的基于异构网络室内定位框架最优通信策略的能耗精度均衡 实现方法主要包含=个层面：首先，融合无线局域网（WLAN)和无线个人局域网（WPAN)，在 WLAN中智能设备的接入并搭建指纹库，在WPAN中将智能设备分为簇头节点和非簇头节点， 分别对其运用不同方法进行定位解算；其次，确定位置状态转移概率矩阵，在非通信时隙对 智能设备进行位置推测；最后，根据位置状态转移概率矩阵，建立约束马尔可夫决策过程 (CMDP)，通过解决此约束马尔可夫决策过程相应的线性问题，得到最优通信策略。
[0089]图2所示的是基于异构网络的室内定位框架的系统架构，包括两个阶段：纯基于 WLAN的定位阶段和融合基于异构网络的定位阶段。
[0090] 为了测试本发明提出的能耗精度均衡实现方法的性能，在仿真过程中，将基于本 发明提出的最优通信策略的实现方法与另一种基于统一通信策略的实现方法进行比较，并 从能耗和定位误差两方面进行分析。统一通信策略在定位过程中的每个位置状态的通信间 隔是相同的，通信间隔为：
阳092]其中，T表示所需的定位时隙，G表示最大总能量消耗。
[0093] 如图3、图4所示两种通信策略的定位误差散点图，从图中可W看出，在统一通信 策略的仿真结果中，存在一些突变误差，而在最优通信策略中没有突变误差，说明最优通信 策略可W缓解定位误差的波动，从而提高定位性能。图中的实线带表示平均误差，最优通信 策略的平均误差为0. 6296米，统一定位策略的定位误差为0. 7059米。从图5的定位误差 累积分布函数也可W得到上述分析。
[0094] 通过仿真，最优通信策略的能耗低于统一通信策略，若统一通信策略的能耗为 100 %，那么相比之下，最优通信策略的能耗为86. 7 %。 W巧]表1
[0096]
阳097]W上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述 特定实施方式，本领域技术人员可W在权利要求的范围内做出各种变形或修改，运并不影 响本发明的实质内容。
【主权项】
1. 一种基于异构网络室内定位框架最优通