【摘 要】
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室内可见光定位作为一种新兴的室内定位解决方案,相比于传统的定位方法,定位精度高、成本低、无电磁干扰、安全性高以及频谱资源丰富,凭借这些优势可见光在室内定位方面具有很大的潜力和研究价值。本文针对室内可见光定位的指纹算法,在离线阶段构建指纹库的过程中工作量大且场景发生变化时需要重新构造,以及在线定位阶段采用的加权K近邻（Weighted K Nearest Neighbors,WKNN）算法定位精度不
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室内可见光定位作为一种新兴的室内定位解决方案,相比于传统的定位方法,定位精度高、成本低、无电磁干扰、安全性高以及频谱资源丰富,凭借这些优势可见光在室内定位方面具有很大的潜力和研究价值。本文针对室内可见光定位的指纹算法,在离线阶段构建指纹库的过程中工作量大且场景发生变化时需要重新构造,以及在线定位阶段采用的加权K近邻（Weighted K Nearest Neighbors,WKNN）算法定位精度不高、定位时间长的问题。对传统的指纹算法提出改进,本文的主要研究内容如下:在离线构建指纹库的过程中,提出利用光信号的朗伯传播模型,在测量少数位置光信号强度的情况下,通过已知的测量值计算出其余位置的未知值,构建虚拟指纹库。在线定位阶段提出改进的WKNN算法,研究k值的选择对定位精度的影响,采用自适应变化的k值代替固定的k值;对比不同距离度量下的定位精度,用平方弦距离度量来代替欧式距离度量;根据光强大小将定位区域进行划分,采用分步定位的方法,先确定定位目标的大概区域,再与所处区域的指纹库进行匹配,减少了与整个指纹库匹配的工作量,降低定位时间;考虑发光二极管（Light Emitting Diode,LED）稳定性对定位系统的影响,在k值权重的计算中引入LED信号强度的方差,以此来提高定位精度。最后搭建真实的可见光定位系统,采集光信号强度验证本文所提算法的可行性。经过实验仿真以及搭建真实的定位系统进行验证,结果表明:采用光信号传播模型构建的虚拟指纹库比克里金插值和矩阵填充构建的虚拟指纹库精度更高,同时还有效的简化指纹库的构建过程;改进的WKNN定位算法相比于压缩感知和极限学习机定位算法,可以取得更高的定位精度,解决了边缘区域定位误差较大的问题,同时定位时间也大大降低,达到了本文的研究目的。图[52]表[5]参[84]
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