【摘 要】
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基于人们对定位功能的需求,可见光室内定位技术逐渐受到专家学者的关注。该技术无需频率控制,具有低成本、高安全性,兼顾通信和照明等优势。在多种可见光室内定位系统中,使用最为广泛的是基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）确认接收端位置的方法。该方法实现原理简单,实用性强,但是受限于噪声干扰、辐射模型差异等制约因素,难以实现复杂多变的室内环境的精确定位。因此本文将可见
【基金项目】
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陕西省科技厅计划项目基金（编号:No.2022GY-072）；
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基于人们对定位功能的需求,可见光室内定位技术逐渐受到专家学者的关注。该技术无需频率控制,具有低成本、高安全性,兼顾通信和照明等优势。在多种可见光室内定位系统中,使用最为广泛的是基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）确认接收端位置的方法。该方法实现原理简单,实用性强,但是受限于噪声干扰、辐射模型差异等制约因素,难以实现复杂多变的室内环境的精确定位。因此本文将可见光辐射机理RSS定位理论相融合,通过朗伯辐射模型优化,减少实际辐射模型与理论辐射模型的差异,构建完备指纹库,然后以RBF（Radial Basis Function）神经网络定位系统为模型,以RBF神经网络的非线性映射能力拟合完备指纹库中内部数据之间的映射关系,实现复杂多变的室内环境的精确定位,具体研究的内容主要分为以下方面:1、搭建了可见光室内定位的系统模型。对可见光信道中的视距链路、非视距链路与噪声进行了分析,研究了非视距链路与噪声对定位指纹库准确度的影响,对定位系统的理论模型进行了建模与分析。2、针对光源实际辐射模型与理论模型的差异及指纹库稀疏对定位精度的影响,提出了一种朗伯模型优化算法。可见光定位系统中存在非视距链路与噪声等信号制约因素,导致实际辐射模型与理论辐射模型存在差异,直接建立指纹库将会引入较大误差。本文将通过朗伯模型优化以实测的数据指导理论的数学模型,对采集的RSS数据进行修正。为了解决指纹数据库稀疏的问题,采用Elman神经网络对修正时分离的参数进行插值细化,扩充参数容量。最后将参数转化为RSS,构建出完备的指纹库,为RSS定位技术提供指纹数据库支持。3、采用RBF神经网络算法进行定位。将完备的RSS指纹库与RBF神经网络融合,将指纹库划分为训练数据集与测试数据集,两个数据集互不相交。将训练数据集带入RBF神经网络中,建立RSS与坐标位置的非线性映射关系,模拟室内信道建立最终的定位模型。测试数据集用于测试建立模型的普适性。建立误差函数,通过测试数据集的误差调整RBF神经网络参数,实现室内高精度定位。为了验证本文朗伯模型优化算法与神经网络结合实现定位的可行性与可靠性,模拟室内环境进行验证并搭建了实测平台。结果表明,在4m×4m×3m的模拟环境下,平均定位误差为4.79cm,验证了算法的可行性;在0.8m×0.8m×0.8m的实测平台中,分别在H=0m、0.35 m与0.6m三个平面高度进行定位测试,结果显示,本文所提的朗伯模型优化算法在减少一半实测数据量的情况下,平均定位误差为3.67cm,与实测数据量相同时相比,定位精度提高了48.38%。为室内定位提供了一个高效率、高精度的定位方案。
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