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.     

基于粒子群优化压缩感知的可见光定位算法

目前,基于压缩感知的可见光定位采用线性最小二乘法重构信号,容易陷入局部最优解,且需要高密度的发光二极管布局。针对这些问题,提出了一种基于粒子群优化压缩感知的可见光定位算法。首先,建立一种基于重构接收信号强度残差的适应度函数;其次,将指纹定位的权重求解问题转换为稀疏矩阵的重构问题;最后,采用粒子群优化重构信号。仿真结果表明,所提算法的时间复杂度较低、鲁棒性好,即使在低密度的发光二极管布局下,定位误差依然很小。当信噪比为10 dB、网格间距为50 cm时,所提算法定位误差的平均值为3.67 cm,显著低于现有的10种同类算法。还详细分析了不同参数对所提算法定位误差的影响,所得结果可为实际可见光定位系统的设计提供有益的参考。     

基于稀疏训练点和指纹重构的室内可见光三维定位算法

目前构建基于机器学习的室内可见光定位模型主要依赖于光电二极管和指纹数量,为了降低指纹采集的复杂度,提高定位精度,提出一种基于指纹矩阵稀疏重构的室内三维可见光定位算法。该算法利用极限学习机训练稀疏采样点,采用奇异值分解和交替方向乘子法求解稀疏指纹矩阵的重构问题。该算法可以有效降低指纹的采样率,同时可以基于极限学习机算法较强的泛化能力提高定位速度和定位精度。在此基础上,由于可见光的多径反射等因素的影响,定位区域的边界定位误差大于内部定位误差,通过引入一种边界修正定位算法,可以有效降低边界定位误差。仿真和实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法在减少其所需指纹数量的同时,具有更高的定位速度和精度。     

基于自适应Levy飞行的黄金正弦可见光定位研究

为了提高室内可见光定位的精度，采用了基于Levy飞行变异机制、结合自适应移动因子、改进黄金正弦算法的接收信号强度指示可见光定位方法, 将室内屋顶的发光二极管灯按3×3网格状排布，接收到光强信号通过朗伯模型得到未知节点与参考节点的距离，并采用Levy飞行变异机制提升算法搜索空间的多样性，结合自适应移动因子提高算法收敛速度，使得个体更新受局部极值约束力下降。结果表明, 改进算法平均定位误差为1cm，平均迭代次数40次~80次; 改进黄金正弦算法的定位速度和定位精度均得到提升。该研究对室内大型场所实时、快速精确定位有帮助。     

基于蒙特卡罗方法的LED芯片定位系统误差分析

该文根据LED芯片定位系统的特点,构建了从图像坐标系到芯片坐标系的数学模型。检测运动控制、图像处理过程以及标定过程中的误差分布,通过蒙特卡罗分析法估计LED芯片的定位误差,计算了各个测量变量对最终定位误差的敏感度。分析结果表明,绕z轴旋转角度误差为LED芯片定位系统误差的主要来源,图像处理误差以及运动控制误差对系统误差影响较小。因此,通过标定算法补偿绕z轴旋转角度误差是提高LED芯片定位精度的关键。     

兼顾照明的室内可见光定位系统研究

为了解决目前室内定位算法精度不高等问题,设计了一套兼顾照明与定位的可见光室内定位装置。首先按照国际照度标准对室内光源进行了布局,然后设计了强度调制/直接检测的可见光收发系统和以STM32为核心处理器的室内定位系统平台,最后采用多点标定相对定位方法,实现了目标点坐标及区域的标定。结果表明,在满足照明的条件下,测量误差低于10cm,部分定位区域的测量误差为3cm,甚至0cm;误差分辨率为0.1cm,相对误差小于10cm。该研究为目前室内定位技术提供了一种方案。     

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。     

一种新的无线传感器网络定位算法研究

针对传统无线传感器网络定位算法平均误差大、节点能耗过高、定位精度不够理想等缺陷,提出了一种新的无线传感器网络定位算法IMDV-Hop.该算法引进了局部跳数Si和修正因子δ-i,用修正因子-δi对局部跳数进行修正,使待定位节点到锚节点的平均跳数更加符合实际情况;通过权衡定位精度和能耗,分三种情况计算了平均每跳间距,使得平均每跳间距更接近于真实值.仿真实验结果表明IMDV-Hop算法平均定位误差低,具有较小的通信开销,在非规则网络中可达到较好的定位精度.     

基于数字天顶仪的星点图像坐标误差分析

星点图像坐标的准确性与数字天顶仪的定位精度紧密相关。根据数字天顶仪成像原理,严格推导出星点图像坐标表达式,在此基础上推导了星点图像坐标在4个误差因素及综合误差下的误差方程,分析结果表明各误差之间相互独立。通过仿真4个误差因素及综合误差情况下的星图数据进行分析,仿真结果表明:焦距误差与转位误差对各星点图像坐标的影响各不相同,焦距引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值分别为2.38、3.04 pixel;转位误差引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值为1.06、1.41 pixel;光轴倾斜误差与主点偏移引起的星点图像坐标变化是整体性偏移。另外,提出了一种误差参数求解的方法,利用解算出来的误差参数对星点图像坐标进行补差,数字天顶仪的定位经度精度提高了约1.98 m,纬度精度提高了约1.65 m。     

An improvement of DV-Hop localization algorithm for wireless sensor networks

An improved DV-HOP localization algorithm is proposed based on the traditional DV-HOP localization algorithm in the paper. There will be a big error that using the nearest anchor node’s average hop distance instead of the average hop distance of all the anchor nodes that involved in the localizing in the traditional DV-HOP localization algorithm. Therefore, the improved algorithm introduces threshold M, it uses the weighted average hop distances of anchor nodes within M hops to calculate the average hop distance of unknown nodes. In addition, the positioning results are corrected in the improved algorithm. The simulation results show that the new localization algorithm effectively improves the positioning accuracy compared with the traditional DV-HOP localization algorithm, it is an effective localization algorithm in the wireless sensor networks.     

可见光通信的自动导航系统设计

设计了一套利用可见光通信的自动导航系统。通过分析室内可见光信道模型,设计了可见光定位导航系统的发射模块和接收模块。系统在获取了停车位置信息后,通过光电二极管驱动电路将信息发出,光信号传感器模块接收可见光信号;信号经过解调、滤波后由显示屏显示,同时语音系统播报位置信息,利用贝叶斯相位中心偏置天线（Bayesian Information Criterions Displaced Phase Center Antenna,BDPCA）聚类算法计算出最佳导航路径,从而实现自动导航的目的。测试结果表明,该系统可满足目标的精准定位功能,在搭建的1m×1m×1m 验证实验中,系统的最大定位误差为 7.90 cm ,平均定位误差为 4.85 cm ,降低了26%,最佳导航路径距离更短,所需时间降低了20%,系统有较高的工作效率。     

全自动LED引线键合机焊点快速定位方法的研究

提出了一种定位全自动LED引线键合机焊点位置的新方法。该方法先用图形处理器(graphic processing unit,GPU)对获取的LED微芯片图像进行基于均值查找的自适应窗口大小的中值滤波处理,再通过自适应阈值的图像分割算法确定微芯片的潜在区域,然后将所有潜在区域以位置关系分组存储,利用灰度基本对称特征筛选出每组中的最佳潜在区域,再对选定区域进行加权处理,最后计算质心以精确定位LED微芯片焊点位置。实验结果表明,该检测方法速度快、定位准,而且对LED微芯片形状的一致性无要求,更适合自动化操作,从而提高生产效率。     

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。     

基于遗传算法优化BP神经网络的可见光定位

采用接收信号强度(RSS)方法的室内可见光定位 ,因受多径效应及噪声的影响,对距离估计不准确, 定位精度不高。为提高定位精度,本文提出了一种采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP) 的距离估计方法。 先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,经过优化后的BP神经网络收敛速度快,不易 限于局部最优。 再利用GA-BP神经网络对收发端之间的距离进行修正,使其接近于真实距离。最后使用最 小二乘法解算待 定位点坐标,同时在不同定位范围和不同定位位置下,与传统RSS加权质心方法的可见光定 位结果进行对 比。仿真结果表明,在5m×5m×3m的定位场景中,平均定位误差可以达到0.642 cm。与传统RSS加权质 心方法相比,平均定位精度提高了约96.4%。且在不同定位范围和不 同定位位置下,平均定位误差稳定在 毫米级,尤其不随定位范围的扩大而扩大。有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性 。     

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。     

衍射微柱透镜轴向光强分布特性的严格电磁分析

衍射聚焦器件轴向光强分布的焦深和焦移特性，直接决定着系统接收面的装配误差和获得最佳的能量利用率。当器件的口径和面型特征尺寸可与照射波长比拟时，必须考虑光波与衍射器件的电磁作用。利用严格电磁分析方法——时域有限差分法，对有限口径衍射微柱透镜的轴向光强分布进行了严格分析，并且与传统的标量分析方法进行详细比较。分析比较了TE和TM极化波入射情况下，不同面型分布(8台阶，16台阶量化面型和连续面型)的衍射微柱透镜焦深和焦移特性与透镜F数的关系。结果表明透镜轴向光强最大点向透镜面偏移，焦移量的严格计算结果要大于标量计算结果，表明透镜的快聚焦特性，而二者得到的焦深量基本一致，同时两种理论方法都表明透镜焦深和焦移随F数的增加而增加。     

基于深度学习的室内照明智能调节系统

为了实现室内照明的智能控制,根据室内人员实时位置进行跟踪式照明,通过人员覆盖区域完成自适应亮度调节,达到总体节能且局部照明舒适的目的。设计了基于光纤传感网络的智能照明系统,提出了基于深度学习的照明区块化设计与人员实时定位的照明调节算法。区块化设计将照明区域划分成多个等尺寸子区域,划分尺度由光源覆盖间距决定,实现对照明区域的离散处理。再通过状态采集模块对每个子区域进行照度量化分析,将检测结果作为卷积网络输入层的控制参数导入分析模型中。结合封闭体人员定位算法实现对照明子区域定位及照度调节。实验测试了100 m2照明范围内的四种典型情况,获得了各LED对测试位置的照度权值,并测试了不同高度对照度值的影响程度。区域内在x轴方向的人员定位精度最大误差为?96 cm,在y轴方向为91 cm,均小于预设照明区块的最小单元。文中算法在LED个数递增时,收敛时间略优于ANN算法,与对应LED体量的照明空间相比,收敛时间满足应用需求,验证了其具有大范围照明智能调节的能力。     

一种基于LCD-LED双调制显示器的HDR图像显示方法

提出一种针对HDR图像的显示方法,该方法应用于LCD-LED双调制高动态显示器,旨在使显示器更好地显示HDR图像要求的亮度细节,提高视觉质量。首先,建立HDR图像亮度与LED亮度范围对应关系,使用光扩散函数作为背光LED亮度取值范围的权重。然后,统计LED的亮度辐射区域内不同LED发光强度等级的权重,取权重最大者对应的亮度作为该背光LED亮度。最后,利用依据LED亮度生成LED背光扩散图像与HDR图像计算出LCD显示图像。仿真结果表明,该算法可以使显示器亮度失真率系数低至0.006以下。在LCD-LED双调制高动态显示器上实验验证结果表明,该算法可以有效提高图像的层次感,有效抑制LCD-LED双调制高动态显示器的"光晕"以及亮度截断现象,提高显示质量。