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随着无线通信的快速发展和智能终端的普及,基于位置服务的室内定位技术有着广泛的应用前景。可见光通信具有无电磁辐射、保密性好、频谱资源丰富、成本低廉等诸多优点,因此得到了快速发展。与此同时,基于可见光通信的室内定位技术也受到广泛的关注。本文研究了基于成像传感器的可见光室内定位相关技术,针对多光源室内定位系统部分信标被遮挡时定位精度偏低、使用标准光条纹码解析信标光源ID识别率偏低、使用光条纹码解析坐标数据的可见光定位系统通信距离短等问题展开研究,并给出了优化方案。本文的主要研究工作如下:1)给出了一种基于单光源的可见光室内定位方法,解决了多光源室内定位系统中部分信标被遮挡或光源布置受限环境下定位精度不能满足需求的问题,提高了可见光定位的适应性。在圆形照明LED光源的边沿处放置一个固定尺寸具有显著特征的几何标记使光源在成像传感器上形成具有特定形状的像,根据标记和光源图像的相对关系解算出定位终端与光源相对的空间位置,实验数据表明定位终端在长宽高为3m×2m×3m的单照明光源区域内,不同垂直高度下的平均定位误差小于19cm。2)针对使用标准光条纹码解析信标光源ID识别率偏低、抗干扰能力低的问题,给出图像处理方案。根据光条纹码条纹宽度和光源闪烁频率之间的映射关系,对单光源条纹码图像进行直方图均衡化、二值化、椭圆拟合等图像处理操作检测光源闪烁频率,实现对光源ID信息的获取,实验数据表明在垂直高度270cm以内,识别率高于80%。3)针对使用光条纹码解析坐标数据的可见光定位系统通信距离较短,抗干扰能力低的问题,给出光斑图像检测方法,通过对光斑图像进行伽马增强、Ostu分割、椭圆检测等图像操作检测光源明暗状态,解析光斑图像,实现对光源坐标数据的解析,实验数据表明光斑图像检测法,坐标数据传输距离为15m,误码率低于5%。4)基于光斑图像的提取,给出基于BP神经网络的单目测距法,接收端在不同距离下拍摄的光斑图像,其平均灰度值与距离之间存在非线性定量关系,本文使用BP神经网络对距离与相对应的光斑图像平均灰度值进行训练,对接收端与信标光源之间的距离进行估计,实验数据表明在1.4m测距范围内测量误差小于6.4%。综上,本论文从基于成像传感器的可见光室内定位算法、信标光源ID识别以及可见光通信距离三方面展开研究,取得的研究成果为可见光定位技术的发展打下了良好的基础。