本發(fā)明涉及無線定位網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無線定位網(wǎng)絡(luò)中的載波優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

隨著無線技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，基于定位的服務(wù)越來越受到人們的關(guān)注。在一些現(xiàn)代無線通信服務(wù)與設(shè)備的應(yīng)用場(chǎng)景中，例如室內(nèi)定位及導(dǎo)航、醫(yī)療救援工作、車聯(lián)網(wǎng)中的路徑規(guī)劃、物流的追蹤等，高精度位置信息的獲取起著越來越重要的作用。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)是最熟知的提供位置感知的技術(shù)手段，但是該技術(shù)在一些極端環(huán)境下性能會(huì)失效，如：高建筑屋遮擋下的現(xiàn)代都市，室內(nèi)場(chǎng)景，地下環(huán)境等。一種利用利用無線信號(hào)的定位網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以有效彌補(bǔ)GNSS的不足，然而無線定位網(wǎng)絡(luò)會(huì)存在資源使用受限制、錨節(jié)點(diǎn)覆蓋不足等問題使其成為近幾年研究熱點(diǎn)。

如附圖1所示，在無線定位網(wǎng)絡(luò)中通常包含兩類節(jié)點(diǎn)：位置已知的錨節(jié)點(diǎn)(anchor)和需要確定位置的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)(agent)。目標(biāo)節(jié)點(diǎn)試圖獲取自己的位置信息通過與錨節(jié)點(diǎn)或者協(xié)作agent節(jié)點(diǎn)之間的距離測(cè)量如到達(dá)時(shí)間(TOA)、到達(dá)角度(AOA)、接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Intensity,RSSI)等來完成。在現(xiàn)有研究?jī)?nèi)容中，一種基于等價(jià)費(fèi)歇爾信息矩陣(Equivalent Fisher Information Matrix,EFIM)的形式給出了無線定位網(wǎng)絡(luò)條件下，具有簡(jiǎn)潔形式的平方定位誤差下界(Squared Position Error Bound,SPEB)定義式。SPEB可以作為衡量寬帶信號(hào)定位精度的指標(biāo)，其本質(zhì)是克拉美-羅下限CRLB的一種表達(dá)形式。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)有的研究可以得出如下結(jié)論，定位網(wǎng)絡(luò)中的資源如發(fā)射功率、信號(hào)帶寬、載波頻率的合理分配以及合適agent節(jié)點(diǎn)之間協(xié)作的引入可以很大程度上提高定位的性能。

非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)功率與頻譜的聯(lián)合分配(Joint Power and Spectrum Allocation,JPSA)研究中提出同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率，信號(hào)帶寬，載波頻率以獲得高精度的定位性能，根據(jù)此研究我們可以得出載波是基于TOA網(wǎng)絡(luò)定位過程中的一項(xiàng)重要因素，然而，由于求解載波優(yōu)化過程中，關(guān)于載波頻率約束條件的非凸情況，采用一種窮舉法(Full Enumeration,FE)來解決上述JPSA問題。所謂窮舉法即遍歷所有節(jié)點(diǎn)可能的載波頻率組合情況，雖然它有較好的求解精度，但是它的求解能力受到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的限制，如果錨節(jié)點(diǎn)數(shù)不斷增多或者協(xié)作定位中協(xié)作節(jié)點(diǎn)的引入，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化將會(huì)導(dǎo)致計(jì)算求解的復(fù)雜度以階乘形式數(shù)量級(jí)提高，很難在相對(duì)時(shí)間中獲得最優(yōu)解。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提出一種無線定位網(wǎng)絡(luò)中的載波優(yōu)化方法，在解決載波優(yōu)化的問題時(shí)可以更快速得出最優(yōu)解，以適應(yīng)節(jié)點(diǎn)高數(shù)量增加，同時(shí)提出了協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA測(cè)略中求解方式，凸顯協(xié)作定位在無線定位網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種無線定位網(wǎng)絡(luò)中的載波優(yōu)化方法，應(yīng)用于非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中載波優(yōu)化，所述定位網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的集合分別表示為和節(jié)點(diǎn)k的位置表示為p_k＝[x_k,y_k]^T，采用均方誤差下界SPEB來衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的定位精度，其由等效費(fèi)舍爾信息矩陣EFIM推導(dǎo)出；λ_kj節(jié)點(diǎn)k和j之間的測(cè)距信息強(qiáng)度RII是測(cè)距誤差CRLB的倒數(shù)，

其中β_j是節(jié)點(diǎn)j的有效帶寬，ξ_kj是信號(hào)傳播信道相關(guān)的參數(shù)，是一個(gè)用來表示傳輸信道特性的正數(shù)，P_j用來表示節(jié)點(diǎn)j的發(fā)射功率，是節(jié)點(diǎn)k和j之間的路徑衰減；非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置估計(jì)的SPEB用來表示，對(duì)在一個(gè)小區(qū)域R中進(jìn)行一階泰勒線性展開，令θ＝[P^T,B^T,f^T]^T以簡(jiǎn)化符號(hào)的表達(dá)，則

而θ^(m-1)是第(m-1)次迭代求解的解，同樣它會(huì)應(yīng)用到下次迭代展開中；非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)功率與頻譜的聯(lián)合分配模型為：

非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA的MILP數(shù)學(xué)模型ζ₃:

s.t.P_min≤P_j≤P_max

B_min≤B_j≤B_max

f_min≤f_j≤f_max

||θ-θ^(m-1)||＝||Δθ||≤R；

其中M是足夠大的正數(shù)，u是二進(jìn)制變量，u∈{0,1}，

φ_kj是節(jié)點(diǎn)k與節(jié)點(diǎn)j間的角度，φ_ki是節(jié)點(diǎn)k與節(jié)點(diǎn)i間的角度；

非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA策略MILP求解方法具體流程如下：

S1：選擇初始值，θ＝θ^(m),m＝0；

S2：用YALMIP工具求解MILP問題ζ₃，輸出Δθ；

S3：更新θ^(m+1)＝θ^(m)+Δθ,m＝m+1；

S4：判斷收斂條件||Δθ||≤R是否收斂，若成立則跳到S5，否則回到S3；

S5：輸出SPEB和θ的結(jié)果。

一種無線定位網(wǎng)絡(luò)中的載波優(yōu)化方法，應(yīng)用于協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中載波優(yōu)化，所述定位網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的集合分別表示為和節(jié)點(diǎn)k的位置表示為p_k＝[x_k,y_k]^T，采用均方誤差下界SPEB來衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的定位精度，其由等效費(fèi)舍爾信息矩陣EFIM推導(dǎo)出；λ_kj節(jié)點(diǎn)k和j之間的測(cè)距信息強(qiáng)度RII是測(cè)距誤差CRLB的倒數(shù)，

其中β_j是節(jié)點(diǎn)j的有效帶寬，ξ_kj是信號(hào)傳播信道相關(guān)的參數(shù)，是一個(gè)用來表示傳輸信道特性的正數(shù)，P_j用來表示節(jié)點(diǎn)j的發(fā)射功率，是節(jié)點(diǎn)k和j之間的路徑衰減；關(guān)于矩陣求逆跡定理：n階對(duì)稱正定矩陣A，μ₁＝tr(A)，μ₂＝tr(A*A)，a是矩陣A的最小特征值，則對(duì)矩陣求逆再求跡的運(yùn)算有如下形式

協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)k的SPEB定義為：其上界用來表示，其中

其中代表協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)的EFIM矩陣表達(dá)形式，它與非協(xié)作網(wǎng)絡(luò)不同，由于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)間通信測(cè)距的引入并非如非協(xié)作場(chǎng)景EFIM矩陣簡(jiǎn)單的對(duì)角陣形式；用SPEB的上界作為模型的目標(biāo)函數(shù)，協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA的MIP數(shù)學(xué)模型為：

ζ₄:

s.t.B_min≤B_j≤B_max

f_min≤f_j≤f_max

其中M是足夠大的正數(shù)，u是二進(jìn)制變量，u∈{0,1}；上述模型仍然不滿足MILP求解模型，因此利用一種迭代線性算法IL來求解協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中JPSA問題，具體步驟如下：

S1：選擇初始值，θ＝θ^(m-1),m＝1，根據(jù)公式(*)得和a的值；

S2：使θ^(m)＝θ^(m-1)+Δθ，求解SPEB的上界值

其中是μ₁在一個(gè)小區(qū)域R的一階泰勒展開值，將目標(biāo)函數(shù)替換為表示對(duì)進(jìn)行線性處理后的結(jié)果，其中，令θ＝[P^T,B^T,f^T]^T以簡(jiǎn)化符號(hào)表達(dá)，并在此基礎(chǔ)上添加約束條件||θ-θ^(m-1)||＝||Δθ||≤R，由此建立完成一個(gè)MILP模型問題ζ₄′；

S3：使用YALMIP工具求解ζ₄′，輸出θ^(m)＝θ^(m-1)+Δθ，更新m＝m+1；

S4：判斷收斂條件||Δθ||≤R是否收斂，若成立則跳到S5，否則回到S2；

S5：輸出SPEB和θ的結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出一種載波資源優(yōu)化問題中的混合整數(shù)線性規(guī)劃方法(Mixed Integer Linear Programming,MILP)，該方法的提出可以快速、準(zhǔn)確求解非協(xié)作和協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中JPSA優(yōu)化問題。

附圖說明

圖1是無線定位網(wǎng)絡(luò)模型示意圖；

圖2是歸一化能量的SINC時(shí)域和頻域波形圖；

圖3是FE和本發(fā)明的MILP求解結(jié)果對(duì)比圖；

圖4是不同資源分配策略下的SPEB結(jié)果圖。

具體實(shí)施方案

下面通過具體實(shí)施方式結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。

在一個(gè)2-D無線定位網(wǎng)絡(luò)中有設(shè)置N_a個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，N_b個(gè)位置已知的錨節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)(agent和anchor)均時(shí)鐘同步，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的集合分別可以表示為和節(jié)點(diǎn)k的位置可以表示為p_k＝[x_k,y_k]^T，在測(cè)量過程中，錨節(jié)點(diǎn)(可能參與協(xié)作的agent節(jié)點(diǎn))廣播發(fā)送通過優(yōu)化得出的分配資源，發(fā)射功率、載波頻率、信號(hào)帶寬，然后目標(biāo)節(jié)點(diǎn)通過與錨節(jié)點(diǎn)以及協(xié)作的agent節(jié)點(diǎn)進(jìn)行單向TOA測(cè)距來獲取自己的位置信息。

在同步定位網(wǎng)絡(luò)中，多徑環(huán)境下的單向測(cè)距誤差可以建立成高斯分布模型。測(cè)距性能表現(xiàn)可以用測(cè)距信息強(qiáng)度(Ranging Information Intensity,RII)來表示，它是測(cè)距誤差CRLB的倒數(shù)。節(jié)點(diǎn)k和j之間的RII可以表示為：

其中β_j是節(jié)點(diǎn)j的有效帶寬，c是光速，χ_kj∈(0,1)是節(jié)點(diǎn)k和j之間的路徑交疊系數(shù)(Path Overlap Coefficient,POC)，它用來描述多徑傳輸?shù)挠绊憽Ｊ窃诮邮盏降男盘?hào)r_j(t)中第l條路徑的信噪比(SNR)。通過相應(yīng)的化簡(jiǎn)，信號(hào)傳播信道相關(guān)的參數(shù)ξ_kj可以用一個(gè)正數(shù)來表示傳輸信道特性，P用來表示節(jié)點(diǎn)j的發(fā)射功率，節(jié)點(diǎn)k和j之間的路徑衰減可以用來表示。

本發(fā)明采用均方誤差下界(squared position error bound,SPEB)來衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的定位精度，其由等效費(fèi)舍爾信息矩陣(Equivalent Fisher Information Matrix,EFIM)推導(dǎo)出，即所謂的CRLB。目標(biāo)節(jié)點(diǎn)k的SPEB定義為：

其中為p_k的估計(jì)位置。J_e(p_k)為agent k節(jié)點(diǎn)通過測(cè)量獲得的EFIM。

在協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中，N_a個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的EFIM可以寫成如下的2N_a×2N_a的矩陣形式，該EFIM的第(k,j)個(gè)元素為：

在(3)中，和C_kj表示節(jié)點(diǎn)k和j之間的測(cè)距信息，

其中q_kj＝[cos(φ_kj),sin(φ_kj)]^T表示節(jié)點(diǎn)k和j之間的角度信息。SPEB描述了位置估計(jì)精度的最低下限，因此可以作為衡量定位網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)劣的參數(shù)。

在式(1)中，有效帶寬β的定義為：

如果使用的是歸一化能量的SINC波形，如附圖2所示，該波形的頻域可以表示為：

所以有效帶寬β²可以改寫為：

其中B表示實(shí)際帶寬，f表示載波頻率，將式(8)代入到式(1)中。節(jié)點(diǎn)k和j之間的RII可以寫成：

根據(jù)已經(jīng)有的研究結(jié)果，可以建立JPSA求解優(yōu)化問題成如下數(shù)學(xué)模型：

ζ₁:

s.t.P_min≤P_j≤P_max (11)

B_min≤B_j≤B_max (12)

f_min≤f_j≤f_max (13)

模型ζ₁中，i∈N_b，j≠i。本發(fā)明用全局SPEB作為目標(biāo)函數(shù)，(11)-(13)表示根據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的都擁有自己發(fā)射功率，信號(hào)帶寬，載波頻率的下界和上界限制，(14)表示整個(gè)系統(tǒng)中可用總功率限制，(15)表示整個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)中總帶寬限制，(16)用來表示載波頻頻、信號(hào)帶寬非干擾條件的限制條件，保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間帶寬上不重疊。

在模型ζ₁中，最困難的問題在于約束條件(16)的絕對(duì)值表達(dá)形式是非凸的，因此ζ₁可以用窮舉法(Full Enumeration,FE)來處理該問題，即原模型可以通過求解K！個(gè)子問題(K表示參與定位測(cè)距的節(jié)點(diǎn)數(shù)量0＜K＜N_a+N_b)，其中一個(gè)典型的子問題模型為：

ζ₁^FE:

s.t.(11)-(15) (18)

所有求解出子問題的解通過對(duì)比得出原模型ζ₁的最優(yōu)解。這種遍歷窮舉法可以考慮到每一種可能性，得到相對(duì)準(zhǔn)確的結(jié)果，但是當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目比較大時(shí)，運(yùn)算復(fù)雜度將非常高。

為了減少計(jì)算復(fù)雜度，約束條件(16)可以修正為

其中M是足夠大的正數(shù)，u是二進(jìn)制變量，u∈{0,1}。所以ζ₁可以被改為：

ζ₂:

s.t.(11)-(15),(21)-(22) (24)

ζ₂同樣也是一個(gè)非凸的混合整數(shù)規(guī)劃問題(Mixed Integer Programming,MIP)，但是可以利用比較成熟的算法例如熟知的分支定界法(Branch and Bound Methods)同時(shí)現(xiàn)有的求解工具M(jìn)OSEK、YALMIP可以有效的實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的求解。

本發(fā)明用YALMIP工具求解ζ₂模型時(shí)，需要將MIP問題轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃(Linear Programming,LP)，因此需要提出線性化的近似處理方法將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為線性結(jié)構(gòu)。

非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中載波優(yōu)化

命題1：在非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)k的SPEB的可以表達(dá)成如下近似形式：

根據(jù)命題1，可以對(duì)在一個(gè)小區(qū)域R中進(jìn)行一階泰勒線性展開。使用θ＝[P^T,B^T,f^T]^T來簡(jiǎn)化符號(hào)的表達(dá)，因此非線性的目標(biāo)函數(shù)(23)可以被改寫成：

其中，

||θ-θ^(m-1)||＝||Δθ||≤R (26)

而θ^(m-1)是第(m-1)次迭代求解的解，同樣它會(huì)應(yīng)用到下次迭代展開中。

因此ζ₁的MILP模型可以表達(dá)成如下形式：

ζ₃:

s.t.(11)-(15),(21)-(22),(26) (28)

算法1：一種非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA載波優(yōu)化的MILP求解方法如下：

S1：選擇初始值，θ＝θ^(m),m＝0.

S2：用YALMIP工具求解MILP問題ζ₃，輸出Δθ

S3：更新θ^(m+1)＝θ^(m)+Δθ,m＝m+1.

S4：判斷收斂條件||Δθ||≤R是否收斂，若成立則跳到S5，否則回到S3。

S5：輸出SPEB和θ的結(jié)果。

協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中載波優(yōu)化

對(duì)于協(xié)作定網(wǎng)絡(luò)，EFIM矩陣不再是長(zhǎng)對(duì)角陣，所以該協(xié)作網(wǎng)絡(luò)下的SPEB表達(dá)形式不會(huì)再像命題1所給出形式，因此需要提出另一種線性化近似算法將協(xié)作網(wǎng)絡(luò)JPSA問題的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性處理。

定理1:矩陣求逆跡的上界：

假設(shè)n階對(duì)稱正定矩陣A，μ₁＝tr(A)，μ₂＝tr(A*A)，a是矩陣A的最小特征值，則

根據(jù)定理1的表述，協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的SPEB表達(dá)形式的上界可以用來表達(dá)，這其中

其中代表協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中的EFIM矩陣表達(dá)形式。

首先用SPEB的上界作為原模型的目標(biāo)函數(shù)，因此原先模型可以改寫為：

ζ₄:

s.t.(11)–(15),(21)–(22) (31)

此時(shí)，可發(fā)現(xiàn)ζ₄中的目標(biāo)函數(shù)仍然是非線性，所以本發(fā)明在此基礎(chǔ)上提出了一種迭代線性算法(Iterative Linearization,IL)來進(jìn)行線性處理。

算法2：一種協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)JPSA載波優(yōu)化的IL求解方法如下：

S1：選擇初始值，θ＝θ^(m-1),m＝1.根據(jù)公式(29)得和a的值。

S2：使θ^(m)＝θ^(m-1)+Δθ，求解SPEB的上界值

其中是μ₁在一個(gè)小區(qū)域R的一階泰勒展開值，將目標(biāo)函數(shù)替換為表示對(duì)進(jìn)行線性處理后的結(jié)果，其中令θ＝[P^T,B^T,f^T]^T以簡(jiǎn)化符號(hào)的表達(dá)，并在此基礎(chǔ)上添加約束條件(26)，由此建立完成一個(gè)MILP模型問題ζ₄′。

S3：使用YALMIP工具求解ζ₄′，輸出θ^(m)＝θ^(m-1)+Δθ，更新m＝m+1。

S4：判斷收斂條件||Δθ||≤R是否收斂，若成立則跳到S5，否則回到S2。

S5：輸出SPEB和θ的結(jié)果。

為了證明本發(fā)明所提出的載波優(yōu)化方法對(duì)JPSA問題求解整體性能的提升，本發(fā)明通過仿真進(jìn)行驗(yàn)證。在相同環(huán)境下，對(duì)比了MILP方法和FE方法在處理載波頻率頻優(yōu)化時(shí)候的求解速度。同時(shí)也給出了兩種方法的求解結(jié)果精度的對(duì)比。本發(fā)明所提出的MILP方法可以有效的解決協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下中的JPSA問題。最后依次對(duì)比了不同策略資源分配下的定位誤差SPEB效果。在仿真過程中，所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)的功率、信號(hào)帶寬，載波頻率被歸一化，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)布置為一個(gè)10×10的方形區(qū)域中有N_a個(gè)agent節(jié)點(diǎn)和N_b＝3個(gè)anchor節(jié)點(diǎn)。

表1：FE和MILP求解速度對(duì)比(單位：秒)

附圖3對(duì)比了在協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中分別利用MILP和FE方法求解JPSA處理載波優(yōu)化的結(jié)果，雖然FE方法可以有效求得最優(yōu)解，但是當(dāng)N_a數(shù)比較大時(shí)，求解過程非常耗時(shí)，如附圖3所示，也可以發(fā)現(xiàn)兩種方法在處理JPSA問題時(shí)，結(jié)果相近，同時(shí)可以看出當(dāng)agent數(shù)量超過4的時(shí)候利用FE方法求解載波優(yōu)化問題相當(dāng)復(fù)雜而且很難在相對(duì)時(shí)間獲得最優(yōu)解，當(dāng)利用MILP方法時(shí)，在當(dāng)N_a數(shù)量超過6時(shí)，仍然可以正常工作。兩種方法復(fù)雜度的比較是通過在相同仿真平臺(tái)下給出程序的運(yùn)行時(shí)間。根據(jù)表1，MILP的運(yùn)行時(shí)間僅僅只是利用FE方法求解時(shí)的1％左右，因此MILP具有更高的求解效率。

附圖4比較了三種不同資源分配方案所獲得定位誤差SPEB值，包括，非協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中的JPBA(Joint Power and Bandwidth Allocation,JPBA)、JPSA，協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)中的JPSA。可以得出如下結(jié)論，首先無論哪種資源分配方案，定位誤差都會(huì)隨著agent的數(shù)量的增加而增加，這與總功率的限制有關(guān)，其次，兩種JPSA方案都會(huì)比JPBA的性能要好，這與現(xiàn)有的工作研究結(jié)果一致，這主要因?yàn)镴PSA資源分配策略利用了載波的相位信息。最后，agent與agent之間的協(xié)作對(duì)定位精度的提升有很大幫助，所以說協(xié)作定位網(wǎng)絡(luò)條件下的JPSA是三種策略中的最優(yōu)策略。

以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。