江苏商贸职业学院 电子与信息学院, 江苏 南通 226000
针对基于接收信号强度的可见光通信系统室内定位精度低的问题, 提出一种基于深度神经网络的可见光通信系统室内定位方法。方法采用可见光信道估计技术进行室内距离测量, 以解决接收信号强度稳定性与可靠性不足的问题。此外, 设计了深度神经网络在离线阶段学习光电二极管距离向量的分布特性, 以避免光信号不稳定导致误差升高的问题.在线上阶段基于多距离向量对目标进行定位, 可在满足时间效率要求的情况下提高定位精度。仿真结果表明, 在室内场景下, 该方法的平均定位精度优于传统三角定位法与基于接收信号强度的定位方法。
可见光通信 接收信号强度 室内距离测量 光信道估计 深度神经网络 室内定位 visible light communication received signal strength indoors distance measurement optical channel estimation deep neural networks indoors positioning0 引 言
