论文部分内容阅读
随着互联网的普及和流行,基于位置服务的社交应用逐渐发展。而基于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的定位已不足以满足室内环境下位置服务的需求,由此催生室内定位系统的研究。室内定位系统追求高精度服务的同时,也将低时延保障作为其业务质量的重要衡量标准。同时,定位服务具有用户请求更加频繁、室内定位环境部署更加快速、物联网环境下联合定位的数据融合更加复杂及为提高定位精度所带来的大量数据传输和数据计算等特征,这些都对当前的定位终端与云定位服务器相结合的定位网络架构提出了挑战。而雾计算架构的设备边缘化、可扩展性、分布式、异构性、数据本地化及自主计算性这些特点,正好满足室内定位业务的相关问题。为降低定位时延和保障定位精度,基于传统局域网络,室内定位作为网络业务的扩展,本文致力于研究面向室内定位的雾无线网络及其资源分配机制,主要内容和贡献为:1.本文研究了一种面向室内定位的雾无线网络。在分析其分层结构和特点基础上,设计了一种面向室内定位的雾无线网络的方案,其具有集中控制的网络管理节点和提供分布式计算的雾节点。而后,利用虚拟化、软件定义网络(Software Defined Network,SDN)等关键技术,分别对雾无线网络基础环境、网络切片、网络管理节点和室内定位业务进行了详细的设计,给出了基于雾无线网络的室内定位实现。最后通过软硬件结合的方式搭建原型平台,并部署基于接收信号强度值(Received Signal Strength Indication,RSSI)的极大似然+加权质心算法实现的室内定位业务。设计平台测试场景,测试结果验证了雾无线网络设计的可行性,同时也证明所搭建的雾无线网络原型平台可有效降低定位时延并保障定位精度。2.为了进一步提高雾无线网络的资源利用率并降低室内定位的定位时延,本文研究了面向室内定位的雾无线网络的资源分配机制。通过对无线带宽分配和雾计算子节点选择进行联合优化,将最小-最大化定位子任务处理时延问题建模为0-1变量和连续变量的混合约束优化问题。由于该问题的非光滑、混合约束特性,本文致力于次优解的算法设计。首先将原问题松弛为最小化问题,而后引入循环迭代机制,研究一种联合资源优化算法,并将最小化问题求解转换为0-1雾节点选择子问题和连续的无线带宽分配子问题,分别采用隐枚举法和拉格朗日乘子法进行求解。最后,本文通过仿真验证该算法的收敛性,并将该算法与注水算法和启发式算法分别进行对比,表明该算法可有效降低定位任务处理的时延,并保证了雾计算子节点资源分配的公平性。