刘冲 1张月霞 1,2,*
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学 1. 信息与通信工程学院
2 2. 现代测控技术教育部重点实验室, 北京 100101
针对人们对室内定位需求的不断提高, 以及现有室内定位算法定位精度不高等问题, 提出了一种融合神经网络和可见光指纹的室内高精度定位算法。该算法利用反向传播神经网络(BPNN)确定待测目标的粗略位置, 并以其预测坐标和最大误差作为约束条件, 进行指纹匹配以确定待测目标精确位置。仿真结果表明, 该算法平均定位误差为1.5cm, 具有一定的应用价值。
可见光 室内定位 神经网络 指纹算法 visible light indoor location neural network fingerprint algorithm 
半导体光电
2019, 40(6): 891
作者单位
摘要
北京信息科技大学 信息与通信工程学院, 北京 100101
提出一种可见光重构指纹室内定位算法(RFP), 通过融合到达时间差(TDOA)算法和指纹算法可快速完成室内高精度定位。该算法首先利用TDOA算法多次估计得到的解集定义一个区域, 然后在该区域中构建三维精细指纹库, 再利用匹配算法定位未知节点。仿真结果表明, 该算法的平均定位误差约为0.1719m, 与传统的TDOA算法相比, 提高了定位精度, 与传统精细指纹算法相比, 节省了定位时间。
可见光 TDOA算法 指纹算法 三维精细指纹库 visible light TDOA algorithm fingerprint algorithm three-dimensional meticulous fingerprint database 
半导体光电
2019, 40(5): 704
作者单位
摘要
北京信息科技大学 信息与通信工程学院, 北京 100101
提出一种基于可见光通信的BP神经网络室内定位算法, 首先通过MDS-MAP算法和最小二乘法获得全网节点的相对坐标, 再利用信源节点的坐标信息得到网络内所有节点的绝对坐标, 最后通过单隐层BP神经网络优化定位结果。仿真结果表明, 该算法比MDS-MAP算法和MDS-MAP(P)算法的相对定位误差小, 应用于室内定位可以得到更高的定位精度。
可见光通信 最小二乘法 单隐层BP神经网络 VLC MDS-MAP MDS-MAP least squares single-hidden layer BP neural network 
半导体光电
2019, 40(4): 596
张月霞 1,2,*陈行 1,2
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学 信息与通信工程学院, 北京 100101
2 北京信息科技大学 高动态导航技术北京市重点实验室, 北京 100101
在可见光通信(VLC)室内定位领域中, LED半功率角辐射范围内信号强度大, 运用测距算法时定位误差小。为了提高室内LED半功率角的辐射范围, 并消除其辐射“盲区”, 提出了一种基于LED半功率角的IRT-N三角阵列, 该阵列通过利用地面上的LED半功率角圆形辐射范围相切, 将LED组合排列成等腰直角三角形。相较于传统斯派罗法则构建的方形阵列, IRT-N三角阵列将地面接收信号强度和接收功率高于平均值的辐射面积分别提高了25.75%和16.45%。该阵列构建复杂度低、半功率角辐射范围广, 更适宜在VLC室内定位领域中推广应用。
可见光通信 半功率角 LED阵列 辐射面积 VLC SAHP LED arrays radiation area 
半导体光电
2019, 40(1): 119
张月霞 1,2,*陈爽 1,2
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学 1. 信息与通信工程学院
2 2. 高动态导航技术北京市重点实验室, 北京 100101
传统的基于可见光通信(VLC)的室内定位算法, 精度相对较低, 误差较大。提出一种RSSI和粒子群混合VLC室内精确定位方法, 该方法通过RSSI算法进行未知节点的初定位, 并利用高斯分布函数剔除误差较大的定位数据, 减少了其对最终定位结果的影响。同时, 通过自适应权重粒子群算法搜索未知节点的最优解, 使得该算法前期较长时间具有最优全局搜索能力, 后期较长时间具有最优局部搜索能力, 能尽快找到未知节点的精确位置。仿真结果表明, 该定位方法比传统的RSSI算法和粒子群算法的定位误差小, 可以大大提高VLC室内定位的精度。
粒子群算法 精确定位 高斯分布 最优解 自适应权重 particle swarm optimization precise location Gaussian distribution optimal solution adaptive weight 
半导体光电
2018, 39(5): 742
作者单位
摘要
北京信息科技大学 信息与通信工程学院, 北京 100101
可见光通信具有绿色、节能、成本低等优点, 比较适合应用于室内定位。提出一种基于可见光通信的自适应混合蛙跳室内定位算法, 该算法通过到达时间(TOA)算法和最小二乘算法进行初始定位, 得到未知定位点的估计位置解集, 再利用自适应混合蛙跳算法搜索未知定位点的最优位置。该算法具有较强的全局搜索能力, 不易陷入局部最优, 能够得到较高精度的定位结果。仿真结果表明, 该算法比传统TOA定位算法的定位误差小, 说明该算法提高了室内定位的精度。
室内定位 可见光通信 最小二乘算法 自适应混合蛙跳算法 indoor location visible light communication TOA TOA least squares algorithm adaptive shuffled frog leaping algorithm 
半导体光电
2018, 39(6): 858

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