【摘 要】
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近年来,室外定位逐渐不再满足于人们的定位需求,室内定位技术开始发展。现有红外、蓝牙、超声波、射频识别等定位技术,但由于定位精度低、受电磁干扰和低可扩展性等因素,导致这些室内定位技术受到限制。由于可见光通信（Visible Light Communication,VLC）技术有着绿色无污染、结构简单、安全性高等优点,基于可见光通信技术为基础而产生的可见光定位技术便应运而生。但现阶段可见光定位技术仍然
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近年来,室外定位逐渐不再满足于人们的定位需求,室内定位技术开始发展。现有红外、蓝牙、超声波、射频识别等定位技术,但由于定位精度低、受电磁干扰和低可扩展性等因素,导致这些室内定位技术受到限制。由于可见光通信（Visible Light Communication,VLC）技术有着绿色无污染、结构简单、安全性高等优点,基于可见光通信技术为基础而产生的可见光定位技术便应运而生。但现阶段可见光定位技术仍然有一些待解决的问题:如何在室内环境下既要合理安排灯源的分布又同时要保障室内接收光功率的平坦性;如何通过优化定位算法提高定位精度等。基于以上问题开展研究,本文提出优化发射端减小接收光功率波动的方案,从而得到较平均的光强度和光功率。对于提高定位精度,本文提出改进的径向基神经网络（Radial Basis Function,RBF）算法结合接收信号强度定位算法（Received Signal Strength Indicator,RSSI）定位算法提高定位精度,实现高精度定位。本文采用MATLAB进行验证理论分析其正确性,具体工作内容如下:（1）以9m*12m*3.5m的实验室为例,对比室内常规的通用型灯源排布设计方案,得出室内灯源排布通用性较强方案,既符合实验室照明要求也要符合人们对室内场所中灯源排布的普遍设计要求。（2）针对得到的灯源排布方案,本文对光照强度进行改进,在定量式灯源排布方案的情况下,提出一种基于改进自适应花授粉算法的优化灯源光照强度方案,改变LED的光照强度降低接收光功率的波动。对定量式灯源排布下的接收光功率和基于自适应花授粉算法优化方案下的接收光功率进行接收功率和光照强度的仿真比较。仿真结果显示,优化方案下的接收光功率范围在-28.6d Bm～-25.1d Bm,并且光照强度也符合ISO国际照明标准,满足实验室照明需求。（3）提出基于改进RBF结合RSSI定位算法,本文设计核主成分分析-K-means++（Kernel Principal Components Analysis-K-means++,KPCA-K-means++）聚类模型,KPCA-K-means++模型针对前期接收端接收到的RSSI值进行预处理,聚类结果中得到的最优聚类数目和聚类中心作为隐含层神经元个数和中心值,构建基于RSSI的RBF神经网络定位算法。然后采用遗传算法-最小均方（Genetic Algorithm-Least Mean Square,GA-LMS）模型对新构建的RBF神经网络中的参数进行优化,并防止产生过拟合现象。仿真结果表明,预测定位点准确率约是89.3%,定位误差小于0.1m。优化后的算法定位效果更好、定位精度更高,改进后的可见光定位系统能够满足室内定位的需求。
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