针对现有室内可见光三维定位系统存在的计算复杂、精度低等缺点,提出了一种基于免疫算法的室内可见光高精度三维定位系统。免疫算法是受生物免疫系统的启示而设计出来的一种具有全局寻优能力的智能算法,可以用于解决全局优化问题,而基于可见光通信(VLC)的室内定位,可以将其转化为全局优化问题。因此,在三维室内定位中,可以通过免疫算法获得最佳的接收机坐标。由于系统噪声和系统中使用的设备不完善,接收器和发射器之间的距离偏离实际值,产生定位误差。通过将误差修正因子引入免疫算法,可以精确地确定接收机在三维空间中的坐标。仿真结果表明,在3 m×3 m×4 m的室内环境中,80次迭代的定位误差为0.69 cm。多点定位测试的平均定位误差为2.13 cm。运动场景定位的扩展实验也表明,所提方法96.04%的定位误差在1.7 cm以下,优于现有的三维可见光室内定位方法。因此,基于免疫算法的室内可见三维定位系统可以实现高精度的定位服务,在各种室内定位场景中具有潜在的应用价值。

为了研究室内可见光ID定位系统中可见光分布对定位功能实现的关系, 搭建可见光通信异步ID定位系统, 通过模拟仿真与实验相结合的方法, 得出定位系统的定位范围和传输误码率分布。实验结果表明: 利用Matlab可以近似地模拟实际模型的空间光分布, 在光分布的三维分布图中找出定位系统光学边界, 准确地调节定位系统的定位阈值。进一步搭建了50 cm×50 cm×50 cm的定位系统原型, 在光学边界范围内实现无误码率的异步通信和定位功能, 而在定位边界上, 信号传输的误码率迅速上升, 当信噪比为25 dB时, 在光学边界上会出现8 cm的信号盲区, 适当增加系统的信噪比, 将有效降低信号盲区的大小。

多个参考点光源间的信号相互干扰，使得室内可见光通信定位系统的精度不高。为此提出一种基于码分多址（CDMA）调制的可见光定位算法，利用扩频码的正交性，对每个发光二极管（LED）所发出的身份识别（ID）信息进行扩频处理，在克服了码间干扰的同时，提升了信道的容量。接收端由自适应滤波器分辨出解扩后的ID信息以及对应的信号强度，根据ID信息确定定位的位置区域，根据衰减强度确定定位点与各LED的距离，利用接收信号强度（RSS）三角定位算法实现接收机的定位，并采用分集接收技术来提高接收增益以提升定位的精度。仿真结果表明，该定位系统最大误差为6.18 cm，超过88%的定位点的测量精度被控制在5 cm以内。该系统不仅实现了较高精度的定位，而且易于控制、稳定性好，具有广阔的应用前景。

由于码间干扰的影响，导致可见光通信系统的误码率提升。为此，提出了一种基于人工神经元网络(ANN)的 接收系统，采用角度分集接收技术采集信号，并通过神经元网络对所获得的多组数据进行合并优化构成总的输出 信号。该接收系统可以有效地降低码间干扰对系统的影响，提高接收信号的信噪比(SNR)，降低系统的误码率 (BER)。采用Matlab 软件模拟仿真信号传输实验以验证该系统的性能及优越性。仿真结果表明，在信源与环境的 信噪比相同情况下，基于神经元网络均衡处理的分集接收系统误码率比传统的使用单输入单输出(SISO)技术的系 统误码率更低，并且可以减弱码间干扰所带来的影响。优化了可见光通信(VLC)系统的信道性能，具有广阔的应用 前景。