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。     

基于改进海鸥优化算法的可见光室内定位研究

为提高室内定位精度,提出了一种基于黄金正弦与Sigmoid连续化海鸥优化算法(GSCSOA)的接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)可见光室内定位技术。传统的海鸥优化算法(SOA)收敛速度慢、寻优精度低,在海鸥搜寻过程中引入Sigmoid函数使算法在后期快速收敛,在海鸥扑食过程中加入黄金正弦机制能提高算法的寻优能力。在6 m×6 m×3 m的房间顶板上按3×3的网格状布设9盏LED灯,经过实验表明:利用传统的RSSI定位估计算法得到的定位精度为1.28 m,改进的海鸥优化算法结合RSSI的定位算法得到的定位精度为7.17 cm。显然,改进后的室内定位算法精度更高,可应用于大部分的室内定位场所。     

基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法

针对目前对高精度室内定位算法的需求,提出一种基于接收信号强度识别（RSSI）和惯性导航的融合室内定位算法。基于无线传感网中ZigBee节点的RSSI值,采用位置指纹识别算法,对网络中的未知节点进行定位。结合惯性传感单元（IMU）提供的惯性数据,对RSSI定位结果进行融合修正。利用Kalman滤波器,采用状态方程描述待定位节点位置坐标的动态变化规律,从而实现一种以无线传感网络定位为主、IMU为辅的融合定位方法。仿真结果表明,提出的融合定位算法既能改善单独使用RSSI定位受环境干扰较大的问题,又能避免单独使用惯性导航带来的累积误差,极大地提高了定位精度。     

声表面波室内定位系统与算法研究

鉴于声表面波技术的无源优势,搭建了由声表面波标签和阅读器构成的室内定位系统,在测量标签回波信号强度时,可有效减小多径效应的影响。设计了以三边定位为基础的定位算法,包括测距、选星、位置估计3个阶段,分析了3个定位圆之间位置关系可能出现的全部情况,并有针对性地进行自适应修正。仿真测试结果验证了定位算法的定位误差小于根心法和加权质心法。系统测试结果表明,定位系统可实现2 m×2 m的定位,平均定位误差为31.84 cm。室内定位系统和算法以较少的锚节点实现了较小的室内定位误差。     

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...     

DS-TWR算法室内定位批量测距系统的优化研究

针对现阶段基于双边双向测距(double sided two-way ranging,DS-TWR)算法的超宽带(ultra wide band,UWB)室内定位系统存在通信次数较多、多标签环境下冲突率较高的问题,提出了一种改进的算法。该方法通过Hash算法对标签和基站的通信内容进行哈希分布,使得基站在每次测距流程中,能够对多个标签进行有规则的统一回复,大大减少了基站发送RES(responds)数据的次数。结果表明,改进算法后,单个标签和基站的通信次数较传统DS-TWR算法减少了15%,增加了基站接收状态在测距中的时间占比,由此降低了基站在接收RNG(range)数据包的冲突率,测距成功率提高了43.6%。由于每个定位周期内所需要通信次数的减少且数据包之间冲突率的降低,将需要更小的信道容量,由此增加了定位系统的标签容纳量,具有较强的工程意义。     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中,虽然可以缩短定位时间,但是容易降低定位精度。为了解决此问题,提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明,与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比,基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间,还能有效提高定位精度。     

基于改进粒子滤波的RFID室内目标定位算法

针对于LANDMARC算法的RFID室内定位精度受传输路径影响严重,直接采用粒子滤波自适应性差的问题,提出一种基于改进粒子滤波的RFID室内定位算法.该算法首先利用极限学习机(ELM)拟合阅读器接收信号强度与标签距离之间的非线性关系,构建信号传输模型,筛选邻近标签集;然后采用自适应学习因子优化粒子滤波过程,提高粒子全局...     

基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法

针对室内无线局域网环境下接收信号强度(RSS,received signal strength)样本总体分布不一致而产生较大定位误差的问题,提出了一种基于偏度-峰度检验的室内定位算法.利用偏度-峰度检验法检验RSS样本是否来自正态总体,接受零假设的样本用正态分布近似其总体分布,拒绝零假设的样本用核函数估计其概率密度.实验结果表明提出算法的定位精度比传统算法提高15％以上,而且在相同的定位精度下,能明显降低离线阶段的工作量.     

基于白光LED的室内高精度定位算法的实现

搭建了室内可见光定位系统,实验上探索了接收信号强度比定位算法的可行性.通过控制多个LED光源在不同时隙的亮暗,分别传输直流与正弦信号,使用照度计及光电探测器测试接收信号强度,对接收机位置进行了估计.其中使用直流信号时,在与光源所在平面相距59 cm的接收平面内,得到最大误差为2.05 cm、平均误差为8.64 mm的定位精度;使用正弦信号时,在与光源平面相距30 cm的接收平面内,得到最大误差为1.09 cm、平均误差为5.6mm的定位精度,并且使用交流信号时实验结果不受环境杂散光的干扰.     

基于MIMO-OFDM的室内可见光通信降噪研究

解决阴影效应和多径效应一直是研究可见光通信系统的关键.提出利用MIMO(Multi Input Multi Output)技术扩大通信过程中信号传输的信道容量,配合LED的高强度光线,实现室内光照的大面积覆盖和抗阴影能力.而OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)...     

一种室内无线网络多用户自适应定位及跟踪算法

室内移动网络中各用户的路由策略和其所在的位置紧密相关,所以为提供高效的路由方案,首先要实现准确的室内定位。同时,某些特定的部门,如警方、军方和消防等,更加迫切的需要实用的室内定位算法。但是由于室内环境复杂性的影响,手机和各接收机的距离估计可能存在严重误差。针对复杂的室内环境,提出了一种利用测量到用户之间的接收功率实现定位及跟踪的算法。仿真和模拟证明该方法是有效的。