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。     

一种基于GACNN改进的室内可见光指纹定位算法

为提高室内可见光定位系统性能,提出了基于遗传算法训练卷积神经网络(Genetic Algorithm Convolutional Neural Network, GACNN)的室内可见光指纹定位算法。该算法引入一维卷积神经网络学习模型,针对卷积神经网络的超参数设置,利用遗传算法对卷积神经网络进行训练,将超参数进行二进制编码后采用精英遗传算法对CNN进行训练,来解决卷积神经网络模型参数调节依靠经验和模糊最优化的过程。实验结果表明：在室内4 m×4 m×2.5 m的定位场景下,定位算法可以获得平均定位误差4.11 cm的定位精度。相较于卷积神经网络定位算法,平均定位误差降低了25%。对比分析了不同室内可见光定位算法的性能,验证了算法的技术优势。     

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RSSR融合RNGO-Elman神经网络的室内可见光定位

针对动态环境下基于接收信号强度的传统可见光定位方法定位精度低、稳定性差等问题,提出一种基于接收信号强度比的改进北方苍鹰算法(NGO)优化Elman神经网络(RNGO-Elman)的室内可见光定位系统。提出选择一个辅助参考点,将待测参考点与辅助参考点的接收信号强度比值和接收机的真实位置作为训练集数据,建立不受动态环境影响的指纹数据库。针对NGO算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,利用折射反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,引入非线性权重因子来加快收敛速度,避免陷入局部最优。使用优化后的NGO算法来优化Elman神经网络的初始权值和阈值,构建RNGO-Elman动态定位预测模型。仿真结果表明,在4m×4m×3m的实验空间下,优化后的RNGO-Elman定位模型平均定位误差为1.34cm,定位精度相较于Elman定位算法、NGO-Elman定位算法分别提高了82%,21%。在LED发射功率波动时,基于RSSR的RNGO-Elman定位误差为1.29cm,1.38cm。所提可见光定位方法具有定位精度高、定位性能稳定等优点。     

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 。     

ZigBee室内定位系统定位精度优化算法研究

基于ZigBee进行室内无线定位系统的开发已经成为热点,这是由于采用无线通信可以节省成本,使用也更加方便.但同时,基于接收信号强度指示(RSSI)的测距和定位易受多种因素的影响,使得测距和定位的误差都比较大.提出了针对室内小环境范围内的定位系统,提出了获取RSSI的方法(中值过滤和均值过滤)和定位的优化算法(基于极大似然估计法加权取均值的定位优化算法),通过两种方法的结合,提高了定位精度.同时,利用LabVIEW软件开发上位机.     

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。     

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。     

基于机器学习与多光电二极管的可见光定位实验研究

针对单个光电二极管接收器的倾斜问题和几何算法的不足,搭建了多光电二极管接收器的真实可见光定位场景,并采用基于接收信号强度的指纹定位技术及其常用的机器学习算法,实验研究了4种典型的机器学习算法的定位性能。结果发现：在二维定位时,K最近邻、极限学习机、随机森林和自适应增强的定位误差小于2 cm的概率分别为96.67%、48.57%、67.14%和15.24%;在三维定位时,K最近邻、极限学习机、随机森林和自适应增强的定位误差小于2 cm的概率分别为74.52%、38.81%、59.76%和6.43%。结果均表明,K最近邻的定位性能较佳。在此基础上,比较了发光二极管个数、光电二极管个数和发光二极管发射功率等因素对定位精度的影响。结果表明：发光二极管个数和光电二极管个数的增加均有效地降低了定位误差,发光二极管的发射功率为5 W时,已经实现了定位误差的收敛。该结果为发光二极管分布密度较低时可见光定位系统的设计提供新的理论支持与实际应用参考价值。     

基于可见光通信技术的室内定位方法

在当代社会中,各种基于定位的位置服务系统也应用得越来越普遍。而合理地利用可见光通信技术,也能够在一定程度上完成室内的定位。在本文中,就从这个角度出发,探讨了具体的室内定位方法。     

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。     

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...     

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.