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。