多LED照明节点的室内可见光定位方法研究

针对室内复杂环境和室内照明节点拓扑结构对可见光定位精度的影响,基于近似完美三角点测试(APIT)算法设计了一种多LED照明节点的可见光室内定位方法。该方法利用信号传输时间作为节点间距大小的判断凭证,结合APIT定位算法,实现室内可见光定位。仿真结果表明:该定位方法的定位误差在0.24 m左右浮动,在保证了定位精度的基础上,精简了定位设备成本,并提升了定位算法的计算效率,使得定位系统在实际场景中的应用更具稳定性与适用性。     

基于双BP神经网络的室内可见光定位算法

为提高室内可见光定位的精度,提出了一种基于双反向传播(BP)神经网络的单发光二极管(LED)灯室内定位算法。首先在定位区域内使用BP神经网络确定待测目标粗略的位置范围,然后以该位置范围为限制条件,再次使用BP神经网络实现更精确的定位。室内定位系统采用单个LED灯作为发射器,3个水平光电探测器作为接收器接收光功率,避免了使用多个LED灯在定位时引起的光源符号间干扰。仿真结果表明:在3 m×3 m×3.5 m的定位区域内,提出算法的平均定位精度可达0.0042 m,比传统的室内可见光定位算法高。     

多照明区域协作的室内可见光定位

考虑室内存在障碍物遮挡及背景光和反射光干扰 较强的实际定位场景,提出了一种基于多照明区域 协作的LED可见光室内定位方法。本文方法引入多照明区域联合定位思想,利用分布于室内 不同区域的LED 发出的参考信号估计定位节点到各LED的信号传输时间差,构造协作定位距离估计目标函数 ,并通过非线 性最小二乘(NLLS)算法获得定位目标的位置估计。将提出的定位算法在10m×3m的空间区域中进行定位仿 真,在5W LED照明、双区域协作条件下,获得了平均定位误差7.41 cm的定位精度。结果表明:提出的协 作算法不仅提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性,而且有效地解决了室内可见 光定位存在的遮挡效应;此外,对动态定位追踪也有一定的效果。     

基于随机森林算法的室内可见光指纹定位方法

为进一步提高动态目标室内可见光定位追踪系统性能，提出了一种基于随机森林（RF）算法的室内可见光指纹定位方法。利用发光二极管（LED）的光强信号作为特征构建指纹数据库，应用指纹库中的数据训练决策树，引入RF算法进行初始定位，再通过卡尔曼滤波对初始位置估计进行优化，从而获得更准确的定位轨迹。仿真结果表明：在5 m×5 m×3 m的室内场景下，通过所提定位方法能获得大部分采样点误差分布在4 cm之内的定位效果；此外，通过与不同室内可见光定位算法的性能进行对比，验证了所提算法的技术优势。     

基于多个传感器的VLC室内定位算法研究

为了实现移动机器人的快速高精度定位,提出了一种基于多个传感器的室内定位模型,研究了其可见光通信技术(VLC)室内定位算法,并对该算法进行了实验验证。首先研究基于AOA定位算法,利用传感器的响应曲线,结合室内定位模型,通过拟合预测算法计算出信号到达角度实现定位;然后综合多个传感器的定位模型和AOA定位算法,分析得出一种室内定位的实现方式,通过实验验证了该定位模型和定位算法的实现可行性。结果表明:其定位精度达13.6cm,定位周期为0.1s,相较于传统的AOA定位算法,该算法定位精度高、成本低、可行性高且定位速度快。     

融合角度特征的CNN可见光室内定位算法

针对可见光室内定位精度不高的问题,提出一种融合角度特征的卷积神经网络(Convolutional Neu-ral Network,CNN)可见光室内定位算法.首先在基于接收信号强度(Received signal strength,RSS)的基础上,考虑到LED(Lighting Emitting Diode,LED)...     

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.     

高精度室内可见光定位算法

针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问 题,提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方 法。首先利用由室内不同LED发出的定位参考信号到达定位终端的时间差(TDOA )的测量估计,得 到定位终端到达两个LED的传输距离之差,以此构造距离估计目标函数,然后采用有约束非 线性规划算法得到 定位终端的位置坐标,从而有效地解决了室内噪声环境中常规TDOA定位算法不收敛或误差偏大的问题。 同时,为了进一步优化定位性能,将距离信息引入加权因子中,提出了质心加权混合定位算 法。将提出的 定位算法在5m×5m×3m的空间区域中进行了仿真实验,同时考虑噪声因素的影响,结果 表明,提出的距离 估计目标函数法在信噪比(SNR)为2dB的条件下可以达到平 均5cm的定位误差,采用质心加权处理后平均定位误 差仅为3cm,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。     

基于电源线和位置指纹的室内定位技术

该文提出将室内环境不可或缺的电源线作为天线,通过在电源线上注入宽带高频信号构造室内空间的位置指纹,进而实现室内空间精确定位。首先介绍了电源线上宽带高频信号注入模块的实现技术,以及室内空间位置指纹的构造方法;其次,介绍了基于朴素贝叶斯分类算法的室内定位原理;最后,通过实验分析证明在多训练样本情况下,基于朴素贝叶斯分类算法的定位算法比基于K最邻近点(KNN)分类算法的定位算法有更好的定位准确率和时间迁移适应能力。     

基于反向学习策略的自适应花授粉接收信号强度指示室内可见光定位

为提高大型室内场所的定位精度,提出一种基于改进自适应花授粉算法的接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方案。利用固定在屋顶呈网格型排布的LED发送位置信息,接收端采用基于反向学习策略和自适应花授粉算法的RSSI定位方法实现精确定位。传统花授粉算法具有易陷入局部最优、缺乏变异机制等缺点,利用反向学习策略可使初始种群分布更加均匀,通过提高种群多样性可使算法跳出局部最优;采用有利于全局广泛搜索的自适应移动因子提高收敛速度。在100 m×100 m×100 m大型室内场所的一层100 m×100 m×10 m的空间中,考虑热噪声和散射噪声干扰的情况,经过多次仿真可得,相比于传统定位算法,随机灯排布下采用改进花授粉的RSSI算法的定位误差小于±1 cm;采用网格型灯排布结合改进定位算法的室内可见光定位系统时,定位精度得到明显提升,定位时间大幅缩短。该方案具有定位精度更高、计算速度更快、工作稳定等优点。     

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WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近（Weighted K-nearest Neighbor,WKNN）算法不能自适应获取WLAN中有效接入点（Acess Point,AP）且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30%以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。      

An adaptive location estimator using tracking algorithms for indoor WLANs

This paper presents adaptive algorithms for estimating the location of a mobile terminal (MT) based on radio propagation modeling (RPM), Kalman filtering (KF), and radio-frequency identification (RFID) assisting for indoor wireless local area networks (WLANs). The location of the MT of the extended KF positioning algorithm is extracted from the constant-speed trajectory and the radio propagation model. The observation information of the KF tracker is extracted from the empirical and RPM positioning methods. Specifically, a sensor-assisted method employs an RFID system to adapt the sequential selection cluster algorithm. As compared with the empirical method, not only can the RPM algorithm reduce the number of training data points and perform on-line calibration in the signal space, but the RPM and KF algorithms can alleviate the problem of aliasing. In addition, the KF tracker with the RFID-assisted scheme can calibrate the location estimation and improve the corner effect. Experimental results demonstrate that the proposed location-tracking algorithm using KF with the RFID-assisted scheme can achieve a high degree of location accuracy (i.e., more than 90% of the estimated positions have error distances of less than 2.1 m).     

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。