公开(公告)号：CN113099491B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110271000.5

申请日：2021-03-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) ,  鹏城实验室

Inventor： 张霆廷 ,  杨程 ,  刘凡

IPC: H04W28/16 ,  H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种无线定位网络资源优化方法，具体为：以均方误差为衡量定位精度的性能指标，得到目标节点定位精度误差值M(Pk)；将目标节点定位精度误差值M(Pk)最小化作为目标函数，考虑目标节点Na=1的情况下目标函数M(Pk)最小化问题P1；基于强化学习（RL）实现资源分配算法；针对目标节点Na数量的增加，优化最优资源分配策略，以最小化系统的功率消耗为目标构建资源优化方案P2；针对目标节点k的位置估计存在误差，进一步优化最优资源分配策略，以不确定区域内所有可能目标节点的最大定位精度误差值M(Pk)最小化为目标构建资源优化方案P3；以强化学习（RL）为基础实现鲁棒性链路选择。本发明的资源优化方法可得到高精度定位结果。

公开(公告)号：CN113099491A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110271000.5

申请日：2021-03-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) ,  鹏城实验室

Inventor： 张霆廷 ,  杨程 ,  刘凡

IPC: H04W28/16 ,  H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种无线定位网络资源优化方法，具体为：以均方误差为衡量定位精度的性能指标，得到目标节点定位精度误差值M(Pk)；将目标节点定位精度误差值M(Pk)最小化作为目标函数，考虑目标节点Na=1的情况下目标函数M(Pk)最小化问题P1；基于强化学习（RL）实现资源分配算法；针对目标节点Na数量的增加，优化最优资源分配策略，以最小化系统的功率消耗为目标构建资源优化方案P2；针对目标节点k的位置估计存在误差，进一步优化最优资源分配策略，以不确定区域内所有可能目标节点的最大定位精度误差值M(Pk)最小化为目标构建资源优化方案P3；以强化学习（RL）为基础实现鲁棒性链路选择。本发明的资源优化方法可得到高精度定位结果。