基于可见光的非协作式室内定位系统

发布时间：2017-03-18 07:04

  本文关键词：基于可见光的非协作式室内定位系统，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着城市化进程的加快和国民生活水平的提高,位置信息服务在人们的生活、工作及科学研究中起到了非常重要的作用。在室外场景中,GPS (Global Positioning System)定位技术的研究已相对成熟,长久的发展和维护使这项技术拥有巨大的数据支撑和软硬件基础,例如Google地图、高德地图,其定位范围已遍布全球的室外区域。然而,GPS信号无法穿透建筑物,导致这项技术无法适用于室内空间,使得室内定位方法成为了近几年热门研究方向。在过去几年的研究中,国内外学者、科研机构已经通过利用环境中的Wi-Fi信号、声音信号、地磁场、RFID (Radio Frequency IDentification)等诸多信息实现了室内定位功能,而随着LED (Light Emitting Diode)灯逐渐成为主流室内照明设备,基于可控LED光信息的室内定位技术正悄然兴起。基于可控LED光信息的定位技术巧妙利用了LED灯的频率特性和超高照明性能,在为空间提供照明的同时,可通过选择合适的频段,避开大量环境干扰,是一种精度高、抗干扰能力强的定位方法。本文设计了一种基于LED可见光的非协作式室内定位方法,与传统基于移动智能设备设计的定位方法相比,非协作式定位系统能独立实现定位功能,无需用户配合操作和佩戴辅助设备,适用于如厂房、监狱等更具体、复杂的室内场景。本文设计的定位系统快速、高效,能够同时对室内环境中的多个目标定位,有较强的拓展性并兼有低能耗、高精度、低成本的特点。论文首先设计制作了系统运作必须的硬件单元,主要包括频率可控的LED照明模块和非协作式光信息采集节点两个部分,建立起自主的照明系统和环境光采集阵列。照明模块有独立的供电和驱动,由单片机实现精确频率控制,工作持久、光强稳定。光信息采集节点设计轻简,能准确采集环境光信息,由Arduino开发板统一供电、驱动,采得的信息通过有线形式传输至上位机,做下一步定位运算。接下来,论文建立了一种全新的环境遮挡模型,并基于该环境遮挡模型设计了典型场景下的室内定位算法。本文在环境遮挡模型的基础上,首先设计单目标定位算法,在融合K-Means聚类算法和设计筛选优化算法后,进一步设计了多目标定位算法。通过对算法进行仿真,论文检验了系统算法的合理性和可行性,并讨论了一系列优化算法的取舍。最后,论文融合硬件单元和算法,设计并实现了完整的基于LED可见光的非协作式室内定位系统,并在实际场景中对系统性能进行验证。系统能根据实际人数实现多目标的定位功能,在讨论了具体场景下的光源和传感器布置方案后,论文通过大量实验对本系统的最小定位单元进行了性能评估。实验包含单目标、多目标两个场景考察系统稳定性、定位精度和抗干扰能力三个方面。
【关键词】：室内定位 LED 非协作式 Arduino 多目标
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM923.34
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 致谢9-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 引言13
• 1.2 研究背景及意义13-14
• 1.3 室内定位方法的研究现状14-19
• 1.4 本文研究动机19-20
• 1.5 本文工作20-22
• 第二章 系统硬件设计和实现22-34
• 2.1 引言22-23
• 2.2 LED照明模块的设计与实现23-27
• 2.2.1 LED灯性能特性简介23-24
• 2.2.2 硬件设计和选型24-26
• 2.2.3 LED照明模块的实现和性能分析26-27
• 2.3 非协作式光信息采集模块的设计与实现27-32
• 2.3.1 硬件设计和选型28-30
• 2.3.2 模块功能和性能分析30-32
• 2.4 本章小结32-34
• 第三章 算法设计及仿真34-58
• 3.1 引言34
• 3.2 算法设计34-35
• 3.3 光路遮挡模型的建立35-38
• 3.3.1 一阶光信息的“0-1”遮挡特性35-37
• 3.3.2 一阶光路0-1遮挡模型的建立37-38
• 3.4 单目标的室内定位算法38-45
• 3.4.1 遮挡信息分析及交点求取38-40
• 3.4.2 定位算法40-42
• 3.4.3 误差分析42-43
• 3.4.4 仿真评价43-45
• 3.5 分类算法及分类器的选择45-47
• 3.6 数目已知的多目标定位47-54
• 3.6.1 多目标定位算法设计47-51
• 3.6.2 误差分析51-53
• 3.6.3 仿真评价53-54
• 3.7 “从粗估计到细估计”的筛选优化算法54-56
• 3.8 数目未知的多目标定位及人群密度估计56-57
• 3.9 本章小结57-58
• 第四章 系统实现及实验验证58-75
• 4.1 引言58
• 4.2 系统概述及适用场景58-59
• 4.3 系统实验场景的空间设计与配置59-64
• 4.3.1 最小定位单元的设计及实验场景介绍59-61
• 4.3.2 空间传感器及光源分配布置及仿真分析61-64
• 4.4 系统定位性能测试64-73
• 4.4.1 实验设计64-66
• 4.4.2 定位系统稳定性测试66-67
• 4.4.3 单目标定位精度测试67-69
• 4.4.4 多目标定位精度测试69-72
• 4.4.5 定位系统抗干扰能力评估72-73
• 4.5 系统存在问题73-74
• 4.6 本章小结74-75
• 第五章 总结与展望75-77
• 参考文献77-81
• 附录：作者硕士期间发表论文及参与项目情况81

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 戈国华;肖海波;张敏;;基于FCM的数据聚类分析及Matlab实现[J];福建电脑;2007年04期

2 汪海波,张海臣,段雪丽;基于MATLAB的自组织竞争神经网络聚类研究[J];邢台职业技术学院学报;2005年01期

3 李戈,邵峰晶,朱本浩;基于神经网络聚类的研究[J];青岛大学学报(工程技术版);2001年04期

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本文编号：254079