确定规划目标函数的方法和装置与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定规划目标函数的方法和装置。

背景技术：

无线通信技术的发展为用户随时随地接入网络带来了极大的便利，无线局域网络(Wireless Local Area Networks,WLAN)是一种基于电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE)802.11系列标准的无线通信技术。IEEE802.11系列标准提供了三种网络模型。其中，由接入点(Access Point,AP)负责组织网络的模型应用最为广泛，其基础架构模型(infrastructure model)是一种以AP为中心组织起来的单跳网络。在该网络模型中，用户(User)直接和AP连接，由AP为该用户提供服务。并且规划AP的数量、位置、所用信道和发射功率决定了网络的性能。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

技术实现要素：

目前，在进行WLAN网络规划时，需要确定规划目标，但在确定规划目标时，都没有考虑定位精度的因素，因此，最终得到的规划方案无法准确的反映不同定位精度的需求。

本发明实施例提供一种确定规划目标函数的方法和装置，该规划目标函数用于网络规划或优化，其中，该装置包括：第一确定单元，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。通过本实施例的上述方法和装置确定的规划目标函数，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目 标值较优的网络规划方案。

本发明实施例提出一种确定规划目标函数的方法和装置，该规划目标函数用于网络规划或优化，其中，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合；从而能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

本发明实施例的上述目的是通过如下技术方案实现的：

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种确定规划目标函数的装置，该规划目标函数用于网络规划或优化，该装置包括：

第一确定单元，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种无线网络规划装置，该装置包括：

第二确定单元，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划或优化的规划目标函数组合；

第二计算单元，其用于计算该规划目标函数组合中的函数值；

第一处理单元，其用于根据该第二计算单元计算出的该规划目标函数组合中的函数值对第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将该第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集；i为大于等于零的整数。

根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种确定规划目标函数的方法，该规划目标函数用于网络规划或优化，其中，该方法包括：

根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

本发明实施例的有益效果在于，通过本实施例的方法和装置确定的规划目标函数，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其他实施方式中使用，与其他实施方式中的特征相组合，或替代其他实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其他特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其他附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。

在附图中：

图1是本发明实施例1的确定规划目标函数的方法流程图；

图2是本发明实施例2的无线网络规划方法流程图；

图3是本发明实施例2的步骤202的实施方法流程图；

图4是本发明实施例3的确定规划目标函数的装置一种实施方式构成示意图；

图5是本发明实施例3的第一确定单元401一种实施方式构成示意图；

图6是本发明实施例3的确定规划目标函数的装置另一种实施方式构成示意图；

图7是本发明实施例4的无线网络规划装置一种实施方式构成示意图；

图8是本发明实施例4的无线网络规划装置另一种实施方式构成示意图；

图9是本发明实施例4的无线网络规划装置另一种实施方式构成示意图；

图10是本发明实施例4的无线网络规划装置另一种实施方式构成示意图。

具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明实施例的前述以及其他特征将变得明显。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明的限制。为了使本领域的技术人员能够容易地理解本发明的原理和实施方式，本发明实施例以WLAN网络为例进行说明，但可以理解，本发明实施例并不限于WLAN网络，例如，本发明实施例提供的方法和装置也适用于其他无线网络。

下面参照附图对本发明的实施方式进行说明。

实施例1

图1是本发明实施例1的确定规划目标函数的方法流程图，该规划目标函数用于网络规划或优化，请参照图1，该方法包括：

步骤101，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

在本实施例中，该规划目标函数可以作为在使用遗传算法计算无线网络规划方案时的适应度函数，以便根据适应度函数进行遗传迭代过程中的帕累托排序处理，能够达到多个规划目标的需求，从而得到规划目标较优的无线网络规划方案，节约建设成本。

其中，该规划目标函数组合包括以下函数中的一个或一个以上：

1)接入点数量

其中，统计规划方案中的接入点数量，如果接入点数量越少，则该规划方案的成本越低，表示该规划方案越好，反之亦然。

2)第一定位函数L

该第一定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点的用户的数量N_L与总用户数量N的比值L；用户与该第一接入点之间没有障碍物；

在本实施例中，在待规划区域中，当一个用户与一个接入点之前没有障碍物时，该接入点就是第一接入点，即该用户具有一个第一接入点；通常将该第一接入点称为用户的视距的接入点(Line Of Sight Access Point,LOS AP)；

在某个用户的LOS AP数量达到3个或3个以上时，表示该用户能够根据预定的定位算法估计自己所在的位置，如果第一定位函数L越大，表示该规划方案越好，反之亦然。

3)第二定位函数S

该第二定位函数是指：在待规划区域中，具有3个或3个以上第一接入点，且处 于该3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量N_S与总用户数量N的比值S；

其中，如果第二定位函数越大，表示定位精度越高，该规划方案越好，反之亦然

在一个实施例中，如果3个或3个以上的LOS AP不在同一条直线上，那么这些LOS AP就可以组成至少一个三角形，统计落入该至少一个三角形内的用户的数量N_S。

在另一个实施方式中，在统计用户的数量N_S时，还可以根据第一预定条件为每个被统计的用户设置权重值；其中，第一预定条件为该每个被统计的用户的权重值W与该3个或3个以上第一接入点组成的三角形的最大内角的角度有关；将该每个被统计的用户的权重值之和作为该用户的数量N_S。

例如，可以使用如下方法设定上述权重值：

方法A)在该最大内角为钝角时，将权重值设为0.5，在最大内角为锐角时，将所述权重值设为1；如果该规划方案中，落入3个或3个以上第一接入点组成的钝角三角形内的用户为4个，落入3个或3个以上第一接入点组成的锐角三角形内的用户为3个，则N_S＝0.5+0.5+0.5+0.5+1+1+1＝5；上述权重值仅为具体实例，在本实施例中，该权重值可根据实际情况设定，不限于上述值，例如当最大内角为钝角时，将权重值设置为(0,0.5)之间的数值，如0.3；当最大内角为直角时，将权重值设置为0.5；当最大内角为锐角时，将权重值设置为(0.5,1]之间的数值，如0.8，本实施例并不以此作为限制；

方法B)将权重值W设为-3θ/2π+3/2(π/3≤θ<π)；其中θ为该最大内角的弧度值；如果该规划方案中，落入3个或3个以上第一接入点组成的最大内角弧度值为2π/3的三角形内的用户为1个，落入3个或3个以上第一接入点组成的最大内角弧度值为π/3的三角形内的用户为1个，落入3个或3个以上第一类接入点组成的最大内角弧度值为π/2的三角形内的用户为1个，则N_S＝1/2+1+3/4＝9/4；

方法C)将权重值W设为-(θ-π/3)²+1(π/3≤θ<π)；其中_θ为该最大内角的弧度值；如果该规划方案中，落入3个或3个以上第一接入点组成的最大内角弧度值为2π/3的三角形内的用户为1个，落入3个或3个以上第一接入点组成的最大内角弧度值为π/3的三角形内的用户为1个，落入3个或3个以上第一接入点组成的最大内角弧度值为π/2的三角形内的用户为1个，则

以上，仅以方法A)～C)为例对设置权重值的情况下如何统计N_S为例进行说明，但本实施例并不以此作为限制，例如其他满足第一预定条件的设置权重值的方法同样适用于本发明，此处不再赘述。

4)待规划区域内用户的几何精度因子(Geometric Dilution of Precision，GDOP)

在本实施例中，计算待规划区域内用户的GDOP可以采用现有技术中的方法，例如，统计每个用户的LOS AP情况，具有3个或3个以上LOS AP的用户才能计算GDOP，以下举例说明计算GDOP的方法。

对于一个用户i，用x_i,y_i,z_i表示该用户i的x,y,z坐标，用户i共有j个LOS AP；

用户i的GDOP值可采用如下公式(1)计算：

在公式(1)中，trace是矩阵的迹，表示对矩阵主对角线的元素求和；

矩阵H可采用如下公式(2)计算：

在公式(2)中，x_{ap_1}是用户i的第j个LOS AP的x坐标，y_{ap_1}是用户i的第j个LOS AP的y坐标，z_{ap_1}是用户i的第j个LOS AP的z坐标，D(i,ap_j)用户i与其第j个LOS AP的距离。

由公式(1)可知，因为要计算矩阵(H^T×H)的逆，而逆的计算通常比较复杂，当矩阵(H^T×H)的行列式小于某值DET_min，例如DET_min＝10^-5时，此时逆的计算会比较复杂，那么对于用户i，可不进行上述公式(1)中的计算，直接将其GDOP值设置为GDOP_max，例如设置为10⁶，由此降低逆的计算复杂度。但上述DET_min、GDOP_max的值不限于上述值，还可根据实际情况设为其他值，例如DET_min设置为10^-3，GDOP_max设置为100，此处不再一一列举。

计算了用户i的GDOP值后，如果可计算GDOP值的用户共有m个，可采用如下公式(3)计算规划方案的GDOP值：

其中，N_GDOP表示能够计算GDOP的用户的数量；表示能够计算GDOP的m个用户的GDOP之和。

如果GDOP值越小，表示定位精度越高，该规划方案越好，反之亦然。

在本实施例中，该方法还可包括步骤100，设定待规划区域所对应的定位精度等级。该步骤100为可选步骤，在已经预定该定位精度等级的情况下，可省略该步骤。

在步骤100中，可以根据用户需求或待规划区域的属性，对定位精度设定不同的等级，例如，定位精度有3个等级，即第一等级、第二等级、第三等级，且该第一等级的定位精度高于第二等级的定位精度，该第二等级的定位精度高于第三等级的定位精度。

例如，对于待规划区域为大型卖场的情况，用户需要对经过卖场门口的人群进行定位，以便给这些人群推送卖场广告，定位精度要求不高，例如，定位精度需要在3到5米左右，在这种情况下，可以将该待规划区域的定位精度等级设为第三等级；

例如，对于待规划区域为室内停车场的情况，用户需要对车辆进行定位，定位精度要求较高，例如，定位精度需要在1米左右，在这种情况下，可以将该待规划区域的定位精度等级设为第二等级；

例如，对于待规划区域为室内物联网定位的情况，如超市商品定位，用户需要在买家收款时，对买家购物车内的商品定位，确定商品是否在购物车内，然后进行结算，定位精度要求高，例如，定位精度需要在0.1米左右，在这种情况下，可以将该待规划区域的定位精度等级设为第一等级。

在该实施方式中，在定位精度等级为第一等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及待规划区域内用户的GDOP；

在定位精度等级为第二等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、第二定位函数；

在定位精度等级为第三等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数。

由此，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且降低计算的复杂度。

在上述实施方式中，仅以将定位精度等级分为3个等级为例进行示例性的说明，但本实施例并不以此作为限制，例如，还可以根据用户需求或待规划区域的属性将定位精度等级分为2个等级、或3个以上等级，并且基于设定的定位精度等级来确定规划目标函数组合，其具体设定等级、确定规划目标函数组合的方法与上述方法类似，此处不再一一列举。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

实施例2

图2是本发明实施例2的无线网络规划方法流程图。请参照图2，该方法包括：

步骤201，根据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划或优化的规划目标函数组合；

步骤202，计算针对第i代规划方案集中的每一个规划方案的该规划目标函数组合中的函数值；

步骤203，根据计算出的该规划目标函数组合中的函数值对该第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将所述第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集，i为大于等于零的整数。

在本实施例中，该方法还可包括步骤200，设定待规划区域所对应的定位精度等级。该步骤200为可选步骤，在已经预定该定位精度等级的情况下，可省略该步骤。

在本实施例中，该步骤200～201的具体实施方式与实施例1中步骤100～101类似，将实施例1的内容合并与此，此处不再赘述。

在本实施例中，在步骤202计算该规划目标函数组合中的函数值后，可以使用遗传算法对第i代规划方案集进行迭代处理，以便得到规划目标最优的规划方案，其中该规划目标函数可以作为遗传算法中的适应度函数，根据该适应度函数进行遗传迭代过程中的帕累托排序处理，并进行选择、交叉、变异等操作，从而得到较优的无线网络规划方案，并满足多规划目标需求，以及节约建设成本。

在本实施例中，为了获得较优的规划方案集，需要尽可能多的优化的AP的参数， 但又要使编码长度尽量短，因此，在本实施例中，对每个规划方案使用二进制-实数混合编码，具体的，每个规划方案包括表示部署AP的数量和位置的第一部分和表示部署AP高度的第二部分，该第一部分使用二进制编码，该第二部分使用实数编码，因此，在使用遗传算法优化规划方案的步骤中，不仅能够调整AP的数量和位置，还能够调整AP的高度，并使得编码长度尽量短。

在本实施例中，上述规划方案中表示AP数量和位置的第一部分使用二进制编码，在编码前，将待规划的无线网络区域离散化为若干个位置，从中再选择预定数量(M)个候选位置，可以使用二进制表示在这些候选位置上是否部署AP，其中，二进制编码的长度与候选位置的数量相同，例如，可以使用“1”表示该候选位置部署了AP，使用“0”表示该候选位置未部署AP，反之亦然。另外，还可以使用“1”和“-1”对规划方案进行编码，其中“1”表示该候选部署AP，-1表示该候选位置未部署AP，本实施例并不以此作为限制。这样，可以通过计算“1”的个数确定部署AP的数量；在本实施例中，将AP的高度离散化，将上述规划方案的第二部分使用实数编码；例如，若离散后的候选位置为5个，则该规划方案可以编码为[0,1,0,1,0][0,2,0,3,0]，其表示第二个候选位置和第四个候选位置上部署了AP，且第二个候选位置和第四个候选位置上的AP高度分别为2和3。

在本实施例中，该第i代规划方案集可为初始规划方案集，在i取值为零时，该初始规划方案为第0代种群或第0代规划方案。其中该第0代规划方案可随机生成。例如，采用上述二进制-实数编码方式，则随机生成N个二进制串+实数串表示第i代规划方案集中的N个规划方案。

在获得该初始规划方案集后，计算针对该规划方案集中每一个规划方案的规划目标函数组合中的函数值，具体计算方法可参考实施例1，此处不再赘述；然后基于遗传算法对第0代规划方案集进行处理，以获得新的种群，即第i+1代(第1代)种群或规划方案集。其中基于遗传算法对第0代规划方案集进行处理主要包括：对第0代规划方案集进行包括排序、选择、交叉、变异的处理，具体处理过程在下面的实施例进行说明。在满足预定的条件时，将该第1代种群或第1代规划方案集作为最终的规划方案集；否则针对生成的该第1代种群或第1代规划方案集，利用遗传算法对该第1代规划方案进行处理，即相当于i等于1，重复步骤上述遗传算法的处理过程，直至获得最终的规划方案。

图3是本实施例中步骤202和203的实施方式流程图，如图3所示，步骤202和203包括：

步骤301，生成初始规划方案集，将当前的初始规划方案设为第i代，其中，i＝0；

在本实施例中，随机生成该初始规划方案集，该初始规划方案集中包括第一预定数量的规划方案，每个规划方案使用二进制-实数编码；具体的编码方式如上所述，此处不再重复。

步骤302，计算在步骤201中确定的规划方案集中每一个规划方案的规划目标函数组合中的规划目标函数值；

该规划目标函数值的具体计算方式请参照实施例1，此处不再赘述。

步骤303，根据计算出的规划目标函数值，利用帕累托(Pareto)排序方法为该初始规划方案集中的每一个规划方案设置等级；

其中，在每次为规划方案集中的规划方案设置等级时，根据计算出的规划目标函数值，从第i代规划方案集中未设置等级的规划方案中获取非支配的规划方案；将选择出的该非支配的规划方案的等级设为与设置等级的次数相同、或者设为已被设置等级的规划方案的数量加上预定数量所获得的值；

步骤304，根据预设的等级与排序概率的对应关系，选择与设置的该等级对应的排序概率；根据选择的该排序概率，计算每一个规划方案的选择概率；

其中，该等级与排序概率的对应关系可以为一一对应关系，即每一个等级对应一个排序概率，或者该等级与排序概率的对应关系可以为多对一的关系，即该多个等级对应一个排序概率，可以使用归一化方法计算每一个规划方案的选择概率，例如，第k个规划方案的选择概率可以使用如下公式计算：

其中，P_select(k)表示第k个规划方案的选择概率，P_sort(k)表示第k个规划方案的排序概率，P_sort(j)表示第j个概率的排序概率；

步骤305，根据计算出的每一个规划方案的选择概率，从当前规划方案集中选择第一预定数量的规划方案，以获得第一规划方案集(遗传算法中的选择处理)；

其中，可以采用多种方式进行规划方案的选择，例如，采用“轮盘赌”的方式进行选择，假设P₀＝0，在(0,1)区间内生成随机数R；当P_k-1≤R≤P_k 时，选择第k个规划方案；

步骤306，从该第一规划方案集中，选定第二预定数量组的规划方案，其中每组规划方案包含两个规划方案，将该每组规划方案中的两个规划方案的预定相同位置的接入点规划方案互换；其中，该预定相同位置是指，从该第一部分中所选择的第三预定数量个位置，以及在该第二部分中与该第三预定数量的位置对应的位置(遗传算法中的交叉处理)；

其中，该每组规划方案中的两个规划方案的预定位置可以相同，也可以不同。例如，在预定位置相同时，从第一规划方案集中，选择1组规划方案，该组规划方案中包括第1规划方案和第2规划方案，分别使用二进制-实数编码为[0,1,0,1,0][0,2,0,3,0]和[1,0,1,0,0][5,0,4,0,0]，将第1规划方案中第一部分和第二部分的第3位和第2规划方案中第一部分和第二部分的第3位进行互换变为[0,1,1,1,0][0,2,4,3,0]和[1,0,0,0,0][5,0,0,0,0]；在预定位置不同时，例如可以将第1规划方案中第一部分和第二部分的第3位和第2规划方案中第一部分和第二部分的第1位进行互换，具体处理方法与前述相同，此处不再重复。

步骤307，从对该第二预定数量组的规划方案进行互换处理后的第一规划方案集中选定第四预定数量的规划方案，对该第四预定数量的规划方案进行变异，以得到该第i+1代规划方案集；

其中，在第一部分预定位置的接入点部署AP时，使其改变为未部署AP，在预定位置的接入点未部署AP时，使其改变为部署AP，在第二部分预定位置为表示AP高度的值时，使其改变为表示AP高度不存在的值，在第二部分预定位置表示不存在AP高度的值时，随机生成表示AP高度的值，例如，从第一规划方案集中，选择1个规划方案，使用二进制-实数编码为[0,1,0,1,0][0,2,0,3,0]，将该规划方案中的第一部分和第二部分的第3位和第4位改变为与其当前规划方案不同的规划方案，即[0,1,1,0,0][0,2,4,0,0]。

其中，第一预定数量、第二预定数量、第三预定数量、第四预定数量可以根据需要确定，本实施例并不以此作为限制；

步骤308，判断是否满足预定条件，在判断结果为是时，执行步骤310，否则执行步骤309；

其中，预定条件可以是i+1等于预设的第一阈值，或者是i+1代规划方案集中连 续m代规划方案集中的每个规划方案都相同；

步骤309，将i＝i+1，并返回步骤303；

步骤310，将第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集。

以上仅为对遗传算法处理过程的示例性说明，在本实施例中，还可以使用其他优化算法对规划方案进行处理，本实施例并不以此作为限制。

在本实施例中，为了加快规划方案的优化速度，在使用遗传算法的迭代过程中，可以先对规划方案进行初步筛选，即通过对规划目标函数值的处理，以便加快迭代过程，具体的，在步骤202和步骤302后，该方法还包括：进一步确定计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上规划目标函数满足第三预定条件还是满足第四预定条件；在满足该第三预定条件时，将满足该第三预定条件的规划方案的函数值修改为最佳值；其中，该第三预定条件用于选择使网络性能较优的规划目标函数；在满足第四预定条件时，将针对该规划方案计算的所有规划目标函数组合中的函数值修改为最差值；该第四预定条件用于选择使网络性能较差的规划目标函数。这样，将修改后的最佳值或者最差值作为规划目标函数值，进行之后的遗传算法处理。

由上述实施方式可知，通过设置该第三预定条件，可以获得某一规划目标值最优的规划方案，通过设置该第四预定条件，可以实现对该无线网络规划方案规划目标函数(适应度函数)的惩罚，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰，由此加快优化速度并得到规划目标值最优的规划方案。

以下举实例说明：

例如，针对第一定位函数L，其中，L的最佳值设为1，最差值设为0，可以将第三预定条件设置为规划目标函数值L大于第一预定值，将第四预定条件设置为规划目标函数值L小于第二预定值；例如，第一预定值为95％，第二预定值为80％，则当针对某一个规划方案计算出的L大于95％时，表示这个规划方案的L值满足要求，则将该规划方案的L修改为最佳值1；当针对某一个规划方案计算出的L小于80％时，表示这个规划方案的L值过差，则将该规划方案的所有规划目标函数修改为最差值(例如将第一定位函数、第二定位函数和GDOP修改为0，将AP数量修改为M)；其中，针对AP数量，其最佳值可以为预先设定的值P，最差值设为与候选位置数目相同的M，针对第二定位函数和GDOP的最佳值和最差值的设定方式可以参考第一定位函数，此处不再重复。

在本实施例中，针对第二定位函数S、AP数量和GDOP的处理方式与该第一定位函数相同，此处不再重复。

其中，该第三预定条件、第四预定条件、第一预定值、第二预定值、最佳值、最差值可以根据实际需要确定，本实施例并不以此作为限制，例如对于第一定位函数、第二定位函数和GDOP，该第一预定值大于第二预定值，对于AP数量，该第一预定值小于第二预定值。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

实施例3

本发明实施例3还提供了一种确定规划目标函数的装置，该规划目标函数用于网络规划或优化，由于该装置解决问题的原理与实施例1的方法类似，因此其具体的实施可以参照实施例1的方法的实施，重复之处不再赘述。

图4是本发明实施例3的确定规划目标函数的装置400构成示意图。如图4所示，该装置400包括：

第一确定单元401，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

在本实施例中，第一确定单元401的具体实施方式可以参考实施例1中的步骤101，此处不再重复。

在本实施例中，该规划目标函数组合包括以下函数中的一个或一个以上：接入点数量、第一定位函数、第二定位函数、以及待规划区域内用户的几何精度因子(GDOP)，各个函数的具体含义和计算方法如实施例1所述，将其内容合并于此，此处不再赘述。

在本实施例中，如图4所示，该装置400还包括：

精度设定单元402(可选)，其用于设定待规划区域所对应的该定位精度等级；

在该定位精度等级为第一等级时，第一确定单元401确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及待规划区域内用户的GDOP；

在该定位精度等级为第二等级时，第一确定单元401确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及第二定位函数；

在该定位精度等级为第三等级时，第一确定单元401确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、以及第一定位函数；

其中，第一等级的定位精度高于第二等级的定位精度，第二等级的定位精度高于第三等级的定位精度。

在本实施例中，如图4所示，该装置400还包括：

第一计算单元403，其用于计算该规划目标函数组合中的函数值；其具体的计算方法可以参考实施例1，此处不再赘述。

图5是第一计算单元403的一个实施方式构成示意图。在计算该第二定位函数中，在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量时，如图5所示，第一计算单元403包括：

第一设置单元501，其用于在计算在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量时，根据第一预定条件为每个被统计的用户设置权重值；其中，该第一预定条件为该每个被统计的用户的权重值与该3个或3个以上第一接入点组成的三角形的最大内角的角度有关；

第一统计单元502，其用于将该每个被统计的用户的权重值之和作为该用户的数量。

在该实施方式中，第一设置单元501在该最大内角为钝角时，将权重值设为0.5，在该最大内角为锐角时，将权重值设为1；或者第一设置单元501将权重值设为-3θ/2π+3/2(π/3≤θ<π)；或者第一设置单元501将权重值设为-(θ-π/3)²+1(π/3≤θ<π)；其中θ为所述最大内角的弧度值。其具体设置方式请参考实施例1，此处不再一一举例。

图6是本发明实施例确定规划目标函数的装置的另一构成示意图，如图6所示， 装置600可以包括：一个接口(图中未示出)，中央处理器(CPU)620和存储器610；存储器610耦合到中央处理器620。其中存储器610可存储各种数据；此外还存储确定规划目标函数的程序，并且在中央处理器620的控制下执行该程序，并存储各种预定值等。

在一个实施方式中，确定规划目标函数的功能可以被集成到中央处理器620中。其中，中央处理器620可以被配置为：根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

其中，中央处理器620还可以被配置为：规划目标函数组合包括以下函数中的一个或一个以上：

接入点数量、第一定位函数、第二定位函数、以及待规划区域内用户的几何精度因子(GDOP)；

该第一定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点的用户的数量与总用户数量的比值；该第一接入点与用户之间没有障碍物；

该第二定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于该3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量与总用户数量的比值。

其中，中央处理器620还可以被配置为：设定待规划区域所对应的所述定位精度等级；在定位精度等级为第一等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及待规划区域内用户的GDOP；在定位精度等级为第二等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及第二定位函数；在所述定位精度等级为第三等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、以及第一定位函数；其中，第一等级的定位精度高于第二等级的定位精度，第二等级的定位精度高于第三等级的定位精度。

其中，中央处理器620还可以被配置为：计算该规划目标函数组合中的函数值，其中，在计算该第二定位函数中、在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于该3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量时，根据第一预定条件为每个被统计的用户设置权重值；其中，第一预定条件为每个被统计的用户的权重值与该3个或3个以上第一接入点组成的三角形的最大内角的角度有关。

其中，中央处理器620还可以被配置为：在该最大内角为钝角时，将该权重值设为0.5，在该最大内角为锐角时，将该权重值设为1；或者将该权重值设为将权重值 设为-3θ/2π+3/2(π/3≤θ<π)；或者将该权重值设为-(θ-π/3)²+1(π/3≤θ<π)；其中θ为该最大内角的弧度值。

在另一个实施方式中，也可以将上述确定规划目标函数的功能配置在与中央处理器620连接的芯片(图中未示出)上，通过中央处理器620的控制来实现确定规划目标函数的功能。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

实施例4

本发明实施例4还提供了一种无线网络规划装置，由于该装置解决问题的原理与实施例2的方法类似，因此其具体的实施可以参照实施例2的方法的实施，重复之处不再赘述。

图7是本实施例一种无线网络规划装置700构成示意图，该装置700包括：

第二确定单元701，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划的规划目标函数组合；

第二计算单元702，其用于计算针对第i代规划方案集中的每一个规划方案的该规划目标函数组合中的函数值；

第一处理单元703，其用于根据第二计算单元702计算出的该规划目标函数组合中的函数值对第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将所述第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集；i为大于等于零的整数。

在本实施例中，第二确定单元701、第二计算单元702、第一处理单元703的具体实施方式可以参考实施例2中的步骤201～203，此处不再重复。

在本实施例中，该装置700还可以包括：编码单元(未图示)，其用于使用二进制编码该规划方案的第一部分，使用实数编码该规划方案的第二部分，该第一部分用于表示部署接入点的数量和位置，该第二部分用于表示AP的高度。

在本实施例中，该装置700还可以包括：生成单元(未图示)，其用于生成初始 (第0代)规划方案集。

其中该初始规划方案集可随机生成，例如，如果采用二进制-实数编码方式，则随机生成N个二进制串+实数串，本实施例并不以此作为限制。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

图8是本实施例一种无线网络规划装置800构成示意图，该装置包括：第三确定单元801、第三计算单元802、第二处理单元803，其具体实施方式与第二确定单元701、第二计算单元702、第一处理单元703相同，此处不再赘述。

如图8所示，在本实施例中，该装置800还包括：

第一判断单元804，其用于判断该第三计算单元802计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数是否满足第三预定条件；

第一修改单元805，其用于在该第一判断单元804判断满足第三预定条件时，将满足该第三预定条件的规划方案的函数值修改为最佳值；

并且第二处理单元803根据该第一修改单元805修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理；

图9是本实施例一种无线网络规划装置900构成示意图，该装置900包括：第四确定单元901、第四计算单元902、第三处理单元903，其具体实施方式与第二确定单元701、第二计算单元702、第一处理单元703相同，此处不再赘述。

如图9所示，在本实施例中，该装置900还包括：

第二判断单元904，其用于判断第四计算单元902计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数是否满足第四预定条件；

第二修改单元905，其用于在该第二判断单元904判断满足第四预定条件时，将针对该规划方案计算的所有规划目标函数组合中的函数修改为最差值；

并且第三处理单元903根据第二修改单元905修改后的函数对第i代规划方案集进行处理。

在本实施例中，无线网络规划装置800中的第三确定单元801、第三计算单元802、 第二处理单元803、第一判断单元804、第一修改单元805和无线网络规划装置900中第四确定单元901、第四计算单元902、第三处理单元903、第二判断单元904、第二修改单元905可以单独实施，即如附图8和9所示，也可以组合实施，例如无线网络规划装置800中也可以包括第三处理单元903、第二判断单元904、第二修改单元905，这样组合实施后的无线网络规划装置800不仅可以进行第三预定条件的判断还可以进行第四预定条件的判断，本实施例并不以此作为限制。

由上述实施方式可知，通过设置第三预定条件，可以获得某一规划目标值最优的规划方案，通过设置第四预定条件，可以实现对该无线网络规划方案规划目标函数(适应度函数)的惩罚，使得对应该最差值的无线网络规划方案逐渐被淘汰，由此加快优化速度并得到规划目标值最优的规划方案。

图10是本发明实施例无线网络规划装置的另一构成示意图，如图10所示，装置1000可以包括：一个接口(图中未示出)，中央处理器(CPU)1020和存储器1010；存储器1010耦合到中央处理器1020。其中存储器1010可存储各种数据；此外还存储无线网络规划的程序，并且在中央处理器1020的控制下执行该程序，并存储各种预定值等。

在一个实施方式中，无线网络规划的功能可以被集成到中央处理器1020中。其中，中央处理器1020可以被配置为：据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划或优化的规划目标函数组合；计算针对第i代规划方案集中的每一个规划方案的该规划目标函数组合中的函数；根据计算出的该规划目标函数组合中的函数对第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将该第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集；i为大于等于零的整数。

其中，中央处理器1020还可以被配置为：使用二进制编码所述规划方案的第一部分，使用实数编码所述规划方案的第二部分，所述第一部分用于表示部署接入点的数量和位置，所述第二部分用于表示AP的高度。

其中，中央处理器1020还可以被配置为：在计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数满足第三预定条件时，将满足所述第三预定条件的规划方案的函数值修改为最佳值；根据修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理。

其中，中央处理器1020还可以被配置为：在计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数满足第四预定条件时，将针对该规划方案计算的所 有规划目标函数组合中的函数值修改为最差值；根据修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理。

在另一个实施方式中，也可以将上述无线网络规划的功能配置在与中央处理器1020连接的芯片(图中未示出)上，通过中央处理器1020的控制来实现无线网络规划的功能。

如图10所示，装置1000还可以包括：输入单元1030，其用于输入初始的无线网络规划方案，显示器1040，其用于显示最终确定的无线网络规划方案等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，装置1000也并不是必须要包括图10中所示的所有部件；此外，装置1000还可以包括图10中没有示出的部件，可以参考现有技术。

由上述实施例可知，根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合，能够准确的反映不同定位精度的需求，并且根据上述规划目标函数，对网络规划方案进行规划或优化，能够降低计算的复杂度，并得到满足定位精度的需求且规划目标值较优的网络规划方案。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在确定规划目标函数的装置中执行该程序时，该程序使得计算机在该确定规划目标函数的装置中执行如上面实施例1的确定规划目标函数的方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在确定规划目标函数的装置中执行上面实施例1中的确定规划目标函数的方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在无线网络规划装置中执行该程序时，该程序使得计算机在该无线网络规划装置中执行如上面实施例2的无线网络规划的方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在无线网络规划中执行上面实施例2中的无线网络规划的方法。

以上参照附图描述了本发明的实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可 以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或者它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可以用本领域共知的下列技术中的任一项或者他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

关于包括以上多个实施例的实施方式，还公开下述的附记。

附记1、一种确定规划目标函数的装置，所述规划目标函数用于网络规划或优化，其中，所述装置包括：

第一确定单元，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

附记2、根据附记1所述的装置，其中，所述规划目标函数组合包括以下函数中的一个或一个以上：

接入点数量、第一定位函数、第二定位函数、以及待规划区域内用户的几何精度因子(GDOP)；

所述第一定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点的用户的数量与总用户数量的比值；所述第一接入点与用户之间没有障碍物；

所述第二定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量与总用户数量的比值。

附记3、根据附记2所述的装置，其中，所述装置还包括精度设定单元，其用于设定待规划区域所对应的所述定位精度等级；

在所述定位精度等级为第一等级时，所述第一确定单元确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及待规划区域内用户的GDOP；

在所述定位精度等级为第二等级时，所述第一确定单元确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及第二定位函数；

在所述定位精度等级为第三等级时，所述第一确定单元确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、以及第一定位函数；

其中，所述第一等级的定位精度高于第二等级的定位精度，所述第二等级的定位 精度高于第三等级的定位精度。

附记4、根据附记2所述的装置，其中，所述装置还包括：

第一计算单元，其用于计算所述规划目标函数组合中的函数值；

并且在所述函数是第二定位函数时，所述第一计算单元包括：

第一设置单元，其用于在计算在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量时，根据第一预定条件为每个被统计的用户设置权重值；其中，所述第一预定条件为所述每个被统计的用户的权重值与所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形的最大内角的角度有关；

第一统计单元，其用于将所述每个被统计的用户的权重值之和作为所述用户的数量。

附记5、根据附记4所述的装置，其中，所述第一设置单元在所述最大内角为钝角时，将所述权重值设为0.5，在所述最大内角为锐角时，将所述权重值设为1；

或者所述第一设置单元将所述权重值设为-3θ/2π+3/2(π/3≤θ<π)；

或者所述第一设置单元将所述权重值设为-(θ-π/3)²+1(π/3≤θ<π)；

其中θ为所述最大内角的弧度值。

附记6、一种无线网络规划装置，其中，所述装置包括：

第二确定单元，其用于根据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划或优化的规划目标函数组合；

第二计算单元，其用于计算针对第i代规划方案集中的每一个规划方案的所述规划目标函数组合中的函数值；

第一处理单元，其用于根据所述第二计算单元计算出的所述规划目标函数组合中的函数值对第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将所述第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集；i为大于等于零的整数。

附记7、根据附记6所述的装置，其中，所述装置还包括编码单元，其用于使用二进制编码所述规划方案的第一部分，使用实数编码所述规划方案的第二部分，所述第一部分用于表示部署接入点的数量和位置，所述第二部分用于表示AP的高度。

附记8、根据附记6所述的装置，其中，所述装置还包括：

第一判断单元，其用于判断所述第二计算单元计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数是否满足第三预定条件；

第一修改单元，其用于在所述第一判断单元判断满足第三预定条件时，将满足所述第三预定条件的规划方案的函数值修改为最佳值；

并且所述第一处理单元根据所述第一修改单元修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理；或者，

所述装置还包括：

第二判断单元，其用于判断所述第二计算单元计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数是否满足第四预定条件；

第二修改单元，其用于在所述第二判断单元判断满足第四预定条件时，将针对所述规划方案计算的所有规划目标函数组合中的函数值修改为最差值；

并且所述第一处理单元根据所述第二修改单元修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理。

附记9、一种确定规划目标函数的方法，所述规划目标函数用于网络规划或优化，其中，所述方法包括：

根据预定的定位精度等级确定相应的规划目标函数组合。

附记10、根据附记1所述的方法，其中，所述规划目标函数组合包括以下函数中的一个或一个以上：

接入点数量、第一定位函数、第二定位函数、以及待规划区域内用户的几何精度因子(GDOP)；

所述第一定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点的用户的数量与总用户数量的比值；所述第一接入点与用户之间没有障碍物；

所述第二定位函数是指：在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量与总用户数量的比值。

附记11、根据附记10所述的方法，其中，所述方法还包括：设定待规划区域所对应的所述定位精度等级；

在所述定位精度等级为第一等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及待规划区域内用户的GDOP；

在所述定位精度等级为第二等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、第一定位函数、以及第二定位函数；

在所述定位精度等级为第三等级时，确定的规划目标函数组合中包括以下函数：接入点数量、以及第一定位函数；

其中，所述第一等级的定位精度高于第二等级的定位精度，所述第二等级的定位精度高于第三等级的定位精度。

附记12、根据附记10所述的方法，其中，所述方法还包括：

计算所述规划目标函数组合中的函数值；

并且在所述函数是第二定位函数时，在计算在待规划区域中具有3个或3个以上第一接入点，且处于所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形内的用户的数量时，根据第一预定条件为每个被统计的用户设置权重值；其中，所述第一预定条件为所述每个被统计的用户的权重值与所述3个或3个以上第一接入点组成的三角形的最大内角的角度有关；将所述每个被统计的用户的权重值之和作为所述用户的数量。

附记13、根据附记12所述的方法，其中，所述第一设置单元在所述最大内角为钝角时，将所述权重值设为0.5，在所述最大内角为锐角时，将所述权重值设为1；

或者所述第一设置单元将所述权重值设为-3θ/2π+3/2(π/3≤θ<π)；

或者所述第一设置单元将所述权重值设为-(θ-π/3)²+1(π/3≤θ<π)；

其中θ为所述最大内角的弧度值。

附记14、一种无线网络规划方法，其中，所述方法包括：

根据预定的定位精度等级确定相应的用于无线网络规划或优化的规划目标函数组合；

计算针对第i代规划方案集中的每一个规划方案的所述规划目标函数组合中的函数值；

根据计算出的所述规划目标函数组合中的函数值对第i代规划方案集进行处理，得到第i+1代规划方案集，在满足第二预定条件时，将所述第i+1代规划方案集确定为最终的规划方案集；i为大于等于零的整数。

附记15、根据附记14所述的方法，其中，所述方法还包括：使用二进制编码所述规划方案的第一部分，使用实数编码所述规划方案的第二部分，所述第一部分用于表示部署接入点的数量和位置，所述第二部分用于表示AP的高度。

附记16、根据附记14所述的方法，其中，所述方法还包括：

在计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数满足第三预定条件时，将满足所述第三预定条件的规划方案的函数值修改为最佳值；

根据修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理；

或者，

在计算出的每个规划方案的规划目标函数组合中的一个或一个以上函数满足第四预定条件时，将针对所述规划方案计算的所有规划目标函数组合中的函数值修改为最差值；

根据所述第二修改单元修改后的函数值对第i代规划方案集进行处理。