利用Random Waypoint Model生成室内轨迹数据

本文介绍了Random Waypoint Model(RWP)、Random Walk Model(RW)和Random Direction Model(RD)三种模型,用于生成室内定位的轨迹数据。RWP是最常用的模型,但存在密度波现象,而RD可以缓解这个问题。作者提供了基于Python实现的RWP轨迹数据生成程序,以供室内定位的RNN训练使用。

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在做室内定位方面的实验时,打算利用RNN进行室内定位,而利用RNN做定位则需要室内行人的轨迹数据做训练,如果让人走,工作量太大。经过一篇论文的启发,觉得可以利用Random Waypoint Model自动生成室内行人轨迹数据,因此就学习这一模型并编写了生成轨迹数据的Python代码。

1 模型简介

在移动性管理中,随机路点模型是模拟移动用户移动,以及它们的位置,速度和加速度如何随时间变化的随机模型。在评估新的网络协议时,移动性模型用于模拟目的。Random Waypoint Model(RWP)最初由Johnson和Maltz提出,由于其简单性和广泛的可用性,它是评估移动ad hoc网络(MANET)路由协议的最流行的移动模型之一。
在基于随机的移动性仿真模型中,移动节点随机且自由地移动而没有限制。 更具体地说,目的地,速度和方向都是随机选择的,并且与其他节点无关。 这种模型已被用于许多模拟研究中。
RWP存在两种变体:random walk model(RW)和random direction model(RD)。下面介绍RWP和它的两种变体。

1.1 Random Waypoint Model

在RWP中,初始状态时,结点在整个仿真区域内服从均匀分布,结点首先从二维仿真区域中随机选择一个结点作为目的地,然后从[Vmin, Vmax]中随机选择一个速度(服从均匀分布),结点以此速度向目的地运动。在到达目的地后,结点在[0, Pmax]中随机选择一段停留时间T,然后选择下一个目的地。RWP中结点运动模式如图1.1.1所示。

图1.1.1 RWP结点运动模式

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