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随着信息时代的发展、手持设备的普及和人类行为习惯的改变,人们对于基于位置服务(Location Based Services,LBS)的需求场景的变化愈发明显,其中最为突出的是应用场景从室外逐渐转到室内,室内环境下的LBS也开始受到各大商家的重视。传统的室外全球卫星导航系统(如中国的北斗等)由于卫星信号功率低、无法穿透厚实的墙壁和障碍物等原因无法适用于复杂多变的室内空间。因此,作为LBS技术核心的无线室内定位技术在近几年得到了蓬勃发展,众多学者和科技公司都开始加大投入到室内无线定位技术的研究上。作为众多室内无线通信技术的成员之一的可见光通信(Visible Light Communication,VLC),由于其同时兼具数据传输和照明的功能、保密性强、不占用无线信道资源、无电磁干扰、免许可证等优点,使得室内VLC逐渐成为国内外众多学者的研究热点。相应地,基于LED的室内VLC定位系统也开始慢慢进入研究者的视野。本文在分析了室内VLC系统中常见的几种定位算法原理后,重点研究了基于位置指纹法的室内VLC定位技术。目前在可见光领域关于位置指纹法的研究相对较少,本文在充分讨论了现有的加权K最近邻法(Weighted K Nearest Neighbor,WKNN)算法的基础上,首先,从K值的角度给出了一种简化版WKNN(Simple WKNN,SWKNN)算法,通过每次动态减小K的值来提高定位精度;其次,从时间复杂度和接收光强(Received Signal Strength,RSS)的高维信号内在特性出发,提出了一种基于二分K-means聚类算法的WKNN定位技术,将位置坐标对应的光强RSS高维向量值存入原始数据库之后,进行数据预处理,然后进行二分K-means聚类算法迭代,形成多个不同的簇,簇内元素相似度较高,而簇间相似度较低,从而降低经典WKNN算法复杂度的同时,提高定位精度。其主要工作如下:(1)介绍室内可见光定位技术的研究现状和发展情况;(2)研究了室内可见光定位系统的信道模型,包括LOS信道、NLOS信道及噪声影响等,并讨论了常见的几种室内可见光定位技术原理,对比其性能优劣,最终选择位置指纹法作为本文的研究重点;(3)重点研究了用于室内可见光定位系统的WKNN定位模型,讨论优点和其不足之处,并给出了一种SWKNN算法,通过周期性动态改变K的值来提高WKNN算法的精度,并在LOS信道的基础上进行了仿真对比;(4)提出本文定位方案:基于二分K-means聚类与WKNN定位算法,并给出仿真模型,仿真参数,讨论并验证两个K值的合适大小,最后给出本文所提出的方案与经典的WKNN算法的定位精度和算法时间复杂度的对比,验证了本文所提算法的可行性和有效性。