大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
为进一步提高动态目标室内可见光定位追踪系统性能, 提出了一种基于随机森林(RF)算法的室内可见光指纹定位方法。利用发光二极管(LED)的光强信号作为特征构建指纹数据库, 应用指纹库中的数据训练决策树, 引入RF算法进行初始定位, 再通过卡尔曼滤波对初始位置估计进行优化, 从而获得更准确的定位轨迹。仿真结果表明: 在5 m×5 m×3 m的室内场景下, 通过所提定位方法能获得大部分采样点误差分布在4 cm之内的定位效果; 此外, 通过与不同室内可见光定位算法的性能进行对比, 验证了所提算法的技术优势。
室内可见光定位 随机森林算法 指纹定位 卡尔曼滤波 接收信号强度 indoor visible light positioning, random forest al
南京邮电大学 电子与光学工程学院, 南京 210023
为了提升可见光通信(VLC)室内环境下的定位精度, 提出一种基于双线性插值与K-means聚类算法结合的位置指纹定位改进算法。该算法首先建立初始指纹, 然后对待定位点所在聚类域中的指纹进行插值计算, 最后将插值后的部分区域指纹作为参考指纹库存, 选择一种匹配算法实现最终定位。在5 m×5 m×3 m的室内房间建立VLC系统模型, 仿真分析了指纹密集度对定位精度的影响以及改进算法的定位精度对比情况。仿真结果表明: 随着指纹库密集度的降低, 定位精度随之提高；改进算法使用插值指纹库与比使用初始指纹库的定位精度提高了21.5%, 同时大大降低了计算复杂度。
室内可见光定位 发光二极管 位置指纹法 指纹库密集度 K-means聚类算法 双线性插值法 indoor visible light positioning, light-emitting d
中国电子科技集团公司 电子科学研究院, 北京 100043
为了解决室内可见光定位中成像型定位能耗高、非成像型定位设备复杂的问题, 提出一种基于手机环境光传感器的室内可见光定位方法。首先, 利用频率折叠效应和光源标签识别算法, 求解光源发送的信号原始频率。然后通过提前建立好的光源频率-坐标数据库获取光源位置, 即得到设备位置。实验结果表明: 该方法可在低功耗、低计算量的前提下, 实现光源覆盖小区内部的光源识别与设备定位, 定位精度取决于光源密度。
室内可见光定位 频率折叠 双频采样 环境光传感器 手机 indoor visible light location, frequency folding,
