基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光 通信(VLC)室内定位系统,并通过 结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统 扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上 ,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并 根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统 抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为 进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在 定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位 坐标。在1m×1m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统 的实验测试。结果表明,提 出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2cm左右,其定位精度相比于传统三边 定 位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗 伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。     

基于微惯导与VLC的室内高精度定位技术研究

高精度室内定位在很多场合的实用性和必要性日趋显著,其应用前景广阔,已成为研究前沿.基于微惯导技术的室内定位,是目前最为精确和有效的一项定位技术,但由于微惯导测量组件存在不可避免的漂移现象,使其无法长时间独立用于目标的定位.在此背景下,提出了一种基于微惯导(Micro-Inertial Navigation System,Micro-INS)与可见光通信(VLC)系统相结合的定位方法.在该方法中,首先通过微惯导测量组件进行航位推算,然后利用获取的VLC信号对微惯导系统的位置信息进行校准,补偿微惯导系统的定位累积误差.定位实验结果表明,文章所提出的方法可有效地提高系统定位精度,实现室内的长时间精确定位.     

基于改进粒子群算法的室内可见光定位研究

为了提高现行室内可见光定位系统的定位精度,提出考虑噪声干扰的动态惯性权重及认知因素的改进型粒子群算法。首先,将决定定位精度的欧式距离转换为目标函数最小值优化问题;其次,利用惯性权重动态赋值,增强粒子群算法初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;然后,利用正弦函数使得个体认知因素值非线性地减小,利用余弦函数使得群体认知因素值线性地增加,以进一步提升定位精度;最后,通过仿真与实验测试对所提定位算法进行验证。仿真测试结果表明,在5 m×5 m×3 m和5 m×4 m×3 m两种定位模型中,在0,0.5,1.0和1.5 m四个高度平面的空间定位平均误差分别为0.65和0.54 cm;实验结果显示,在搭建的1 m×1 m×0.8 m和1 m×0.8 m×0.8 m室内空间中的平均定位误差分别为2.67和1.81 cm。     

基于Elman神经网络的室内定位算法

针对传统室内定位算法精度较低的问题,提出一种基于Elman神经网络的室内定位算法。使用Elman神经网络进行指纹库插值扩充,完备指纹库,两者结合减少定位误差,并对该算法模型进行了实验验证。实验结果表明：在0.8 m×0.8 m×0.8 m环境中,所提算法的平均定位误差为4.6 cm,满足室内定位对于精度的要求。     

基于RSS的室内可见光差分修正定位算法

可见光通信技术是利用白光LED同时实现照明和通信的新型通信技术,为室内定位技术提供了新的可能.针对可见光通信中接收信号强度RSS随机波动较大的问题,提出一种基于RSS的改进的差分修正定位算法,通过将各个参考节点分别作为差分修正参考节点进行定位修正,规避了设定参考节点权重过大的问题.该定位算法有效地提高了室内定位精度,无需增加额外硬件设备,计算量小,容易实现.仿真结果表明,该定位算法在5m×5m×3m的空间区域中能够实现约15 cm的平均定位误差性能.     

基于多LED的高精度室内可见光定位方法

针对可见光室内定位问题,该文基于接收信号强度(RSS)定位技术,提出一种利用多个LED发射端实现室内定位的方法,即MLED-RSS定位算法。该方法在充分考虑LED拓扑结构对定位性能影响的基础上,利用部署在室内的多个LED,合理选择其中3个LED作为发射节点,采用改进的三边定位法获得定位目标位置信息。定位算法可以有效地解决可见光定位存在的遮挡效应。仿真实验表明,MLED-RSS算法可以实现高定位精度。     

基于BPNN-MLR的室内可见光定位算法

针对传统位置指纹算法存在定位精度低和计算复杂度高等问题,文章提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多元线性回归(MLR)的单发光二极管(LED)室内定位算法.首先,利用3个水平光电探测器(PD)作为接收器接收光功率,待测点位于接收器的中心;然后根据接收到的光功率向量,利用BPNN确定待测点粗略的位置范围;最后以该...     

基于多层神经网络的超宽带室内精确定位算法

选定 IEEE802.15 信道模型工作小组提出的IEEE802.15.4a模型作为超宽带室内定位的普遍适用模型。在研究了传统室内定位算法的基础上,利用多层神经网络技术,对到达时间差和到达角度混合算法进行改进,并做了仿真分析。仿真结果显示,定位精度明显提高,效果理想。     

基于WiFi-GM指纹的室内定位算法

针对室内环境中单一指纹定位方法存在定位误差较大、定位漂移的问题,提出了一种融合室内Wi-Fi指纹和地磁指纹的定位算法。首先在大范围区域中通过K-means聚类方法将较大的匹配区域划分成更小的且特征更加明显集中的子区域,然后在在线阶段通过WiFi指纹粗定位到小区域,再通过地磁指纹定位系统进行近一步精匹配定位。实验表明,该融合算法缩小了地磁匹配的初始搜索范围,大大减少了指纹定位中的误匹配问题。实验中,平均定位误差仅2.17 m,最大定位误差3.61 m,较单一指纹定位系统性能均有大幅度提升,证明该定位方法具有一定的可行性与先进性。     

一种基于CSMA/CA的VLC系统多用户接入方法研究

针对可见光的通信距离较短和带宽有限的特点,提出了一种多终端组网的可见光网络模型,对于室内可见光通信(VLC)系统多用户接入碰撞问题,我们分析了这种网络模型的特点,提出了一种基于载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)的多用户接入方法,给出了多用户接入时碰撞概率和系统吞吐量的表达式,并进行了相应的仿真。仿真结果表明模型和接入方法合理有效。     

基于像素距离加权的室内成像定位研究

针对室内成像定位技术受随机噪声的影响较大、定位误差较高的问题,提出了一种基于像素距离加权的室内成像定位技术。在室内屋顶布设多个红外LED,依靠成像传感器获得红外LED信标的像点,将成像点到成像传感器中心的像素距离作为加权因子引入室内成像定位算法中,可以有效地提高室内定位精度。并进行了仿真实验,实验选择4m×4m×3m的空间区域模拟室内环境,当布设的红外LED信标数量为3时,应用改进后的算法可以获得10cm以内的定位误差性能,并且误差波动不超过5cm。另外,随着布设信标数量的增加,定位误差继续减小。改进后的定位算法有效地提高了室内定位的精度以及成像定位算法的普适性。     

基于传播损耗模型的最大似然估计室内定位算法

基于对数正态分布的室内传播损耗模型,本文利用最大似然估计算法,通过迭代估计得到用户与各个接收机之间的距离和相应的传播损耗模型中的遮蔽因子,并由此估计得到室内用户的位置。仿真结果表明,本算法收敛速度快,并有较高估计精度。     

基于RFID的二维室内定位算法的实现

为了克服全球定位系统（GPS）对室内定位的盲点,在RFID一维定位的理论基础上推导出二维的室内定位算法,只需在室内摆放4个参考标签及两个远距RFID读取器即可实现二维定位,大大降低了系统的硬件成本。另外,基于RFID技术设计了一套嵌入式室内定位系统,通过该系统对二维定位方法进行实验验证,得到远距RFID读取器的不同二维坐标下的实验数据。为了减小RSSI值受电波的影响引起定位的不稳定,算法中通过增加读取参考标签RSSI值的次数的方法进行改善。通过对数据的分析可得,该算法可以实现准确及稳定的二维室内定位。     

基于CFR虚拟阵列天线的AOA室内定位

准确地估计信号的到达角（Angle Of Arrival,AOA）为实现在室内高精度定位提供了可能,为了能够准确地估计室内多径信号的AOA,并提取出直射路径的AOA信息进行定位,本文提出一种利用信道频率响应信息（Channel Frequency Response,CFR）扩展阵列天线的亚米级室内定位系统.首先,采集CFR信息进行AOA和信号到达时间（Time Of Arrival,TOA）的联合估计;其次,提出了一种基于AOA和TOA二维聚类信息的直射路径识别算法;另外,还提出了可视环境（Line Of Sight,LOS）以及非可视环境（Non Line Of Sight,NLOS）的识别算法,可以准确的判断出当前接收机相对发射机是处于LOS还是NLOS环境;最后,利用现有的三天线Wi-Fi设备在室内进行了测角以及定位测试,实验结果表明本文提出的定位系统在室内LOS和NLOS环境下分别可以达到中值误差为0.8m,1.3m的定位精度,可用于室内高精度定位.     

基于子流选择BD预编码的MIMO可见光通信系统

针对MIMO(Multiple Input Multiple Output)室内可见光通信系统,提出基于子流选择块对角化(Block Diagonalization,BD)预编码的MIMO可见光通信系统。在已有的BD预编码MIMO可见光通信系统模型基础上,针对其功率利用率和误码率等方面不足进行改进,提出了子流选择的BD预编码系统,同时提出优化信道矩阵高相关性的方法,并通过仿真验证了在系统容量损失较小的情况下,系统能够提高用户的误码率性能。在传输速率为100 Mbps下,对如何布局固定用户位置以及理想位置下系统的信噪比性能等进行研究仿真,验证在理想位置下各个用户的信噪比在大多数情况下都能得到大于40dB的信噪比性能。