随着无线传感器网络(WSN)和物联网(IoT)等新兴技术的发展,室内定位系统(IPS)引起了全世界的关注和研究。随着物联网的逐渐成熟,对IPS的要求也不断提高。可见光定位(VLP)与射频(RF)、WiFi和蓝牙相比,具有高精度、免许可证、无电磁干扰和低成本等优点,因此在IPS中引起了了广泛关注。但诸多VLP解决方案都是基于个体的自我定位,尚未实现从监控系统侧实时识别多个目标物体的位置。例如,在无人超市中需要跟踪购物车,在工厂或煤矿中需要确保用户安全性,以及其他有安全问题的大型建筑物中的这种情况还有待改进。总之,与监控摄像头兼容的、可实时获得多目标对象准确位置信息的需求尚未得到解决。根据这一需求,本论文提出并实现了一种基于常规监控系统的多目标可见光定位(multi-user visible light positioning,MU-VLP)技术方案来解决多用户室内定位问题。主要研究内容与创新点如下:(1)针对传统基于欠采样相移开关键控(UPSOOK)的成像识别技术的缺点,提出并实现了 UPSOOK与波分复用(WDM)相结合的多进多出(MIMO)相机通信方案,使空间多路信号互不影响,解码速率大幅度提升,同时误码率明显减低。在此基础上,通过简单色彩区分加之灯亮灭信号传输的图像特征实现用户人员信息(user identity,UID)的传输与识别。通过搭建的实验平台验证,实验结果表明该方案在不同距离和不同角度下,解码成功率在65%以上,解码准确率在90%以上。(2)常规监控系统用于VLP时在摄像头与目标物相对倾斜角较大的情况下存在失真因而降低定位精度。针对该问题,提出并实现了基于奇异值分解(SVD)的抗倾斜位姿估计(perspective-n-point,PnP)定位算法。实验结果表明,该算法可以通过旋转矩阵预先校正相机和目标物之间的相对倾斜度(relative inclination,RI),进而减小失真并提高定位准确度。当目标物大范围移动时,在不同的相对倾斜角下,该算法可保证定位的最大平均定位误差(positioning error,PE)不超过10cm。(3)设计了基于可见光的多用户定位方案,并搭建了实验系统,该系统采用了简单图像处理算法和基于SVD的抗倾斜位姿估计算法。实验结果表明,多用户实时定位的最大PE仍为10cm,而定位时间大幅缩短(小于0.1s,即每秒更新定位结果10次),用户数增多并未明显延长定位所需时间。综上所述,本论文围绕可见光的多用户定位技术展开研究,分别从UID的设计与识别、定位的精度、定位的鲁棒性、实时性以及其应用可实现性等角度进行分析和设计,提出了基于UPSOOK结合WDM的编码与识别算法,并结合基于SVD的抗倾斜PnP定位算法形成MU-VLP方案,搭建了室内可见光定位的实验验证系统,实验结果表明本论文所提方案具备了精确实时定位的能力。