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⃝⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICT Express 2(2016)122www.elsevier.com/locate/icte利用移动信标的Eugene Kim,Seungho Yoo,Hyunsoon Kim,HwangnamKim大韩民国首尔高丽大学电气工程学院接收日期:2016年5月7日;接收日期:2016年6月26日;接受日期:2016年7月12日2016年8月20日在线发布摘要具有各种传感器功能的高性能智能手机,包括惯性测量单元,使我们能够更自由地定位我们的运动并将其用于其他应用。在本文中,我们提出了一种简单的方法来估计用户的航向,只使用数字罗盘,加速度计和陀螺仪。我们使用Apple iPhone进行了几个实验。此外,我们还提出了一种算法,以减少在密集的基站环境中的切换尝试的次数在OPNET平台上进行了一系列仿真实验仿真结果表明,该算法在密集基站环境下有效地降低了乒乓效应。c2016韩国通信信息科学研究所。出版社:Elsevier B.V.这是一篇开放获取的文章,CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4. 0/)。关键词:导航;切换;无线局域网;智能手机1. 介绍移动设备已经从沉重的仅语音电话迅速发展到能够为日常生活提供各种服务和应用的轻便且智能的智能电话。当移动设备没有配备传感器时,研究人员不得不在设备内使用传感器研究主题之一是通过利用先前确定的位置和估计的方向来估计用户的当前位置,所述位置和估计的方向是通过使用来自加速度计和陀螺仪的测量结果来计算的[1然而,智能设备中的惯性测量单元(IMU)的低精度和高偏差使得基于航位推算的导航难以日常使用。除了这些传感器,其他作品还利用蜂窝网络或GPS来定位当前位置[5本文提出的一种算法测量了通过使用IMU而不是电源来控制用户的航向*通讯作者。电子邮件地址:epson200h@gmail.com(E. Kim),pen0423@korea.ac.kr(S. Yoo),gustns2010@korea.ac.kr(H.Kim),hnkim@korea.ac.kr(H. Kim)。同行评审由韩国通信信息科学研究所负责。本文是题为《互联网中的ICT融合》特刊的一部分。由Yacine Ghamri-Doubang,Yeong Min Jang,Daeye-Kim,HossamHassanein和JaeSeung Song客座编辑。由于航位推算的困难,消耗GPS。来自传感器的结果与参考系相结合以确定初始航向。本文提出的连通性增强(CE)算法在找到移动头后,沿移动方向而不是相反方向筛选出最优基站,以减少切换尝试次数尽管本文中描述的连接性算法基于长期演进(LTE)协议,但是需要切换的任何移动无线网络都可以利用该算法。对航向估计(EH)算法的性能进行了评估,结果表明,EH算法测量精度高,仅用惯性测量单元(IMU)就可以得到航向估计结果,算法简单,计算量小此外,一系列的仿真进行验证CE算法的基础上的IEEE 802.11协议。2. 一种新的切换算法建议的切换方案是由两个独立的算法:EH和CE算法。虽然这些算法是完全独立的方法,但EH用于辅助CE。2.1. 估计用户可以通过组合移动终端内的传感器来测量以下http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2016.07.0042405-9595/c2016韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4. 0/)。、×电话电话E. Kim等人/ ICT Express 2(2016)122-125123表1误差的平均值和标准差圆圈-20.82 30. 18通过确定加速度的大小是否超过地球的重力,9. 81米/秒2。此后,用户的航向可以由等式(Eq. (二):AccelEarth, xFig. 1. EH结果与实际角度之间的角度差异。θUser=arctanAccelEarth y.(二)七个参数:沿x,y,z轴和磁北方向的加速度和方向。旋转信息用于使用参考系[8]将以设备为中心的加速度测量转换为以用户为中心的加速度参考系的概念涉及将一个方向上的一些测量值转换为另一个方向。在本文中,相对于移动终端测量加速度,然后相对于地球表面进行转换估计用户航向的流程或EH算法如下:使用笛卡尔3轴系统上的差角不断地测量设备可以利用取向测量来形成33轴变换矩阵,并且将其表示为R地球。在确定轴变换矩阵AEarth之后,将APhone的测量值变换为相对于地球表面的加速度,如等式(1)所示。(1)、查看用户而非设备的加速度。请注意,地球和电话都是根据笛卡尔的x轴,y轴和z轴。AEarth=R地球=A电话。(一)在成功地将关于从移动终端到地球表面的加速度测量转换之后,当沿z轴的测量加速度可以在转换之后丢弃因此,沿x轴和y轴的测量值所得到的用户航向(用θUser表示)与来自数字罗盘的数据相结合只要沿x轴和y轴的加速度理论上为零,不断测量的方位和磁北就能够跟踪用户该实验使用一个应用程序进行,该应用程序利用Apple iPhone 4中包含的传感器来收集有关加速度,方向和磁北的信息在估计出初始航向后,将沿x轴和y轴的加速度的最佳阈值幅值设置为2 m/ s2,以实现有效跟踪。这个实验的目的是测量初始航向,然后跟踪用户。当用户走在各种路径上时,iPhone被正常握持:方形,锯齿形和圆形。然后,在MATLAB中处理所收集的数据,以转换的坐标系使用的参考框架。来自该实验的结果示于图1A和1B中。1和2以及表1中。图1示出了作为EH的结果获得的角度与实际移动角度之间的差异,并且表1示出了差异的平均值和标准偏差。结果表明,EH算法的平均误差小于30μ m.此外,考虑到偏移,误差的标准偏差不是很大。(a) 方形路线。(b)曲折路线。(c)环形路线。图二.实验路线的测量角度和实际运动角度。测量角度显示为红色箭头,实际角度显示为蓝色箭头。(关于此图例中颜色的参考解释,请读者参考本文的网络版本航线平均误差(度)标准差(度)平方11.2624.79锯齿形26.8012.47×−124E. Kim等/ ICT Express 2(2016)122表2减少BSCE的重复次数。托波崔吉原始BSCE160◦BSCE60◦δt(个)111811833.33219131311.662117121211.7622117175.37图三. CE算法概述。2.2. 连通性增强本文的主要贡献是减少了乒乓效应[9]。每当移动终端用户移出所连接BS的信号范围时,移动终端将搜索另一可连接BS。如果用户在与航向相反的方向上连接到BS,则服务连接时间将不可避免地更短。然而,如果用户利用来自EH算法的结果,下一步骤是使用这些结果来从可连接BS中过滤切换候选该算法需要BS的位置。这种过滤算法称为CE,其概念如图3所示。所做的一个假设是,CE要求所有BS的位置信息包含在用于CDMA、UMTS的信标消息或用于LTE网络的系统信息块中,并且相关联的BS将该消息发送到移动终端。此外,还假设移动终端在测量报告过程期间报告其自身的航向。CE算法执行如下。首先,在与BS相关联时,检索相关联BS的每个附近BS相对于北方的角位移,由θBS表示。第二,当连接丢失时,移动终端将开始搜索新的BS。第三,获取附近BS最后,如果θUser和θBS之间的差小于函数θsearch的输入,θsearch是圆形扇区中的搜索角度,则移动终端连接到该BS。2.3. 绩效评价如上所述,本文的重点是通过仅使用关于BS的位置和用户的航向的信息来研究移动终端连接性。我们进行了仿真研究,使用OPNET仿真器,以评估所提出的算法的性能我们采用两种拓扑结构进行模拟,随机放置无线BS,移动台移动的两种轨迹每个拓扑结构由30个随机放置的BS构建,其中网络区域为1000 m-625 m。轨迹是手动创建的,每个轨迹都模仿客户假设应用EH算法,但在此仿真中未对其进行针对每个搜索角度60°、160°和360°的每个拓扑和轨迹执行每个仿真。表2中所示的仿真结果描绘了针对拓扑和轨迹的所有组合的切换尝试的平均减少。搜索角度表示为 CE60°、CE160°和原始,而δt表示与标准WLAN协议的连接时间相比每个BS的连接时间的平均增加以及CE的切换尝试的减少的数量。如图所示,CE性能取决于搜索角度的值,并且发现60°的搜索角度与其他值相比是更优的,因为它将切换尝试的次数减少了超过33.9%,而其他搜索角度与全向搜索角度相比减少了超过27.9%。此外,结果表明,测量的角度对于决定移动终端的移动趋势以过滤BS和EH的误差是必要的,根据表1,这是可以忽略的。此外,我们观察到没有持续超过2秒的广泛切换延迟。作为结果,在密集BS环境中,显著减轻了阻碍移动终端用户体验质量的网络乒乓效应应用EH和CE算法的主要优点是减少了对GPS的依赖,GPS比加速度计和陀螺仪等较小的独立传感器消耗更多的能量,同时提供更好的用户体验。3. 结论方向测量算法采用简单的数学方法,该方法利用三种广泛使用的低能耗传感器:数字罗盘、加速度计和陀螺仪。参考系的概念,它trans-forms一个笛卡尔坐标系到另一个,与这些传感器一起使用,以找到在初始运动过程中的运动方向实验表明,该算法沿实际运动方向的误差小于30μ m本文介绍的另一种算法是CE算法。E. Kim等人/ ICT Express 2(2016)122-125125与仅通过使用相关联的BS的初始经度和纬度以及用户的航向而由IEEE 802.11 WLAN协议实现的减少相比,它可以减少超过20%的切换尝试的次数确认本研 究由 韩国 教育 部资 助的 韩国 国家 研究 基金 会(NRF)(NRF-2015 R1 D1 A1 A01059151)的基础科学研究计划支持。引用[1] Q. Ladetto , V. Gabaglio , B. Merminod , Combining gyroscopes ,magnetic compass and gps for pedestrian navigation,in:InternationalSymposium on Kinematic Systems in Geodesy , Geomatics andNavigation,KIS,2001,pp.205-212[2] 联 合 施 泰 因 霍 夫 湾 Schiele , Dead reckoning from the pocket - anexperimental study,in:Pervasive Computing and Communications,PerCom,2010 IEEE International Conference on,2010,pp. 162-170.http://dx.doi.org/10.1109/PERCOM.2010.5466978网站。[3] A.R. Jimenez , F. 塞 科 角 Prieto , J. Guevara , A comparison ofpedestrian dead-reckoning algorithms using a low-cost pedestrian imu,in : Intelligent Signal Processing , 2009 , WISP 2009 , IEEEInternationalSymposiumon,2009,pp.37-42.http://dx.doi.org/10.1109/WISP.2009.5286542网站。[4] L. Ojeda,J. Borenstein,GPS拒绝环境下的个人航位推算系统,2007年IEEE安全,安全和救援机器人国际研讨会,2007年,第100页。一比六 http://dx. doi。org/10. 1109/SSRR。2007. 4381271[5] O. Walter,J. Schmalenstroeer,A.恩格勒河Haeb-Umbach,基于智能手机的传感器融合,用于改进车辆导航,在:第九届定位导航和通信研讨会1-6. http://dx.doi.org/10.1109/WPNC.2013.6533261网站。[6] H. Qi,J.B.李文,GPS/INS组合导航的直接卡尔曼滤波方法,北京交通 大 学 学 报 , 2001 。 38 ( 2 ) ( 2002 ) 687-693 。http://dx.doi.org/10.1109/TAES.2002.1008998网站。[7] W. Ding,J. Wang,C. Rizos,D.张文,等. GPS/INS组合导航中的自适应卡尔曼滤波方法. 60(2007)517-529。http://dx. doi。org/10.1017/S0373463307004316.http://www.journals.com剑桥org/articleS0373463307004316.[8] M. Cook , Flight Dynamic Principles , 第 二 版 , Butterwest-Heinemann,1997年。[9] Q. Zhang,用于垂直切换的高效移动性管理,WWAN和WLAN,在IEEE通信杂志,第41卷,2003年,pp. 102比108
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