基于接收信号强度算法的可见光室内定位系统具有结构简单的特点,但是由于漫反射信道、系统噪声等因素,其定位精度受到很大限制,为此提出使用人工神经网络对室内可见光信道参数进行学习,拟合室内信道参数的真实值,实现高精度定位。首先,使用CDMA调制技术消除室内可见多参考点光通信带来的码间干扰问题,CDMA解扩信号经过归一化操作后输入人工神经网络对坐标函数进行训练,使之拟合室内可见光通信信道参数,估计出接收机到各个LED参考点之间的空间距离。其次,由于神经网络训练数据噪声及接收机信号噪声会影响定位精度,我们提出使用Newton-Raphson迭代法,进一步逼近测试点的真实坐标。实验结果表明,在1 m×1 m×1. 2 m的室内可见光通信定位系统模型中,本系统在二维定位应用时平均定位误差为0. 87 cm;在三维定位应用时平均定位误差为1. 47 cm。本文提出的基于接收信号强度的可见光室内定位系统,使用CDMA调制技术,接收信号经过解扩后输入人工神经网络对信道参数进行距离估计,为了进一步地减小噪声等随机过程带来的定位误差,提出一种定位专用的定位坐标解迭代逼近算法,结果表明本系统在二维定位及三维定位均可实现很高的定位精度。