可见光室内定位技术研究进展

可见光赋能的定位技术具有无电磁辐射、成本低、精度高、安全性高、不易受电磁干扰等优势,故近年来可见光室内定位技术(Visible Light Indoor Positioning, VLIP)受到了学界和业界的广泛关注。为了展示VLIP的研究进展和发展全貌,阐述了VLIP的系统架构及相关通信技术,对VLIP基础定位方法及其相关辅助定位技术进行了详细地梳理、分类和对比分析,针对VLIP当前面临的挑战分析了潜在的解决方案,展望了VLIP未来研究方向。     

一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法

针对基于机器学习的可见光室内定位方法存在的手工调参、定位精度低等问题,结合蛇优化(Snake Optimization, SO)算法的寻优能力与卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)处理复杂非线性问题的能力,提出了一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法。在考虑多径效应影响的情况下,采集每个位置点处的信噪比和对应位置坐标构建指纹数据库,对SO-CNN模型进行训练和测试,以得到最佳定位模型。实验结果表明,在5 m×5 m×3 m的房间中,与未经优化的CNN相比,该方法的平均定位误差降低了35.13%;与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)、SO-MLP相比,该方法的平均定位误差分别降低了54.75%,48.08%,37.01%。     

基于可见光通信的室内定位算法及相应参数估计克拉美罗界

基于可见光通信的新型室内定位方法具有传统无线定位方法难以替代的优势,且室内光源布局对定位性能的好坏有着直接影响。在满足室内光照条件要求的前提下,针对典型可见光通信室内定位模拟环境,推导了待测点的克拉美罗界(CRB)和定位性能最佳的光源布局,并使用高斯-牛顿算法进行了仿真分析,证明了文中推导的正确性。     

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。     

基于可见光通信的图像传输系统的设计

针对目前可见光通信传输速率低、难以实现图像通信的问题,通过研究高亮度白光LED光强调制原理和光电检测器特性,研制了一种可见光图像传输系统.设计了系统的光发射与接收电路,编写了图像传输与显示程序.通过实验验证,系统实现了通信速率为2 Mbit/s的PC机到PC机的字符及图像传输,为高速可见光通信的发展提供了一种可靠的电路设计方案.     

基于CMOS图像传感器的微光成像系统信噪比研究

信噪比是微光成像系统的关键参数,决定了成像系统的性能与成像质量。给出了互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS）图像传感器微光成像系统的信噪比模型,仿真计算了系统的信噪比与信号、噪声的关系。搭建了信噪比测试环境,完成了系统信噪比测试实验。实验结果表明,理论值与实测值一致。最后,根据信噪比分析结果对给定系统进行了参数优化。计算结果显示,优化后的系统在1 mLux照度下,信噪比能达到4.5。信噪比的研究为基于CMOS微光成像系统的总体设计与优化提供了理论依据。     

天基系统CMOS图像传感器成像距离研究

CMOS图像传感器以其集成度高、功耗低、抗辐射能力强和成本低等优势已经逐渐被应用到天基空间目标可见光监测系统中.作为系统成像能力和识别能力的重要指标,准确地分析和评估CMOS图像传感器的成像距离是天基系统设计的前提和基础.在对CMOS和CCD传感器进行对比的基础上,从信噪比的角度出发,以深空作为背景,根据光度学和辐射度学的基本原理,对基于CMOS图像传感器的天基空间目标监测系统的成像距离进行了详细分析和公式推导,并以STAR-1000CMOS图像传感器为例验证了理论模型和计算公式的正确性,最后对进一步提高CMOS图像传感器成像距离的方法进行了简要分析.     

室内MIMO ACO-OFDM可见光通信系统接收机设计

设计了一种在室内可见光MIMO通信系统(MIMO-VLC)中使用具有两个不同视场角(FOV)的光电二极管(PD)的角度分集光接收机(2FOV-ADR),其兼具两个不同视场角的接收机(2-FOV)和传统角度分集接收机(ADR)的优点,实现了更优的接收性能。对将LED灯用作数据发射器的典型室内可见光通信场景进行仿真,结果表明,2FOV-ADR均衡器输出端的最小信噪比(minSNR)要高于2-FOV接收机和传统ADR,实现了室内97%的位置的minSNR在45 dB以上,相比于前两种接收机,这一比例分别提高了96%和32%。最后,对使用非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)作为调制方案的系统,计算总误码率(BER),给出了迫零和最小均方误差均衡器的结果。结果表明,对于所考虑的室内位置,2FOV-ADR都具有最低的误码率。     

Fundamental limits and improved algorithms for linear least‐squares wireless position estimation

In this paper, theoretical lower bounds on performance of linear least‐squares (LLS) position estimators are obtained, and performance differences between LLS and nonlinear least‐squares (NLS) position estimators are quantified. In addition, two techniques are proposed in order to improve the performance of the LLS approach. First, a reference selection algorithm is proposed to optimally select the measurement that is used for linearizing the other measurements in an LLS estimator. Then, a maximum likelihood approach is proposed, which takes correlations between different measurements into account in order to reduce average position estimation errors. Simulations are performed to evaluate the theoretical limits and to compare performance of various LLS estimators. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.