基于LED的可见光室内定位算法研究

发布时间：2022-12-24 11:54

　　随着基于位置的服务的需求增长,室内定位成为了热门的研究领域。与传统的无线定位技术相比较,基于可见光通信的室内定位技术因具有设备简单、定位性能高、无电磁辐射以及安全性能高等优点得到了广泛研究。本文通过对室内可见光信道建模仿真,以接收信号强度为基础,对可见光室内定位算法进行了研究。针对漫反射光信道中边界区域的定位误差相比内部区域较大的问题,提出了基于多层极限学习机的分区域定位算法。通过建立多层极限学习机,根据整体实验区域定位误差的大小和分布特征,将整体区域划分为边界区域和内部区域,单独对误差大的边界区域进行训练,并将边界区域接收端的位置坐标更新到整体的位置坐标中,以实现整体的定位。有效解决了室内环境中边界区域定位误差大的问题,提高了整体的定位性能。为了进一步优化定位性能,针对极限学习机随机产生输入层和隐藏层间的输入权值矩阵和阈值矩阵的问题,提出了串联型粒子群优化极限学习机的分区域定位算法,建立粒子群优化极限学习机的第一层回归模型,第二层分类模型和第三层回归模型,分别求出整体区域的接收端位置坐标,划分边界区域和内部区域以及边界区域的接收端位置坐标,并将边界区域接收端的位置坐标更新到整体位置坐... 

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 室内定位技术概述
    1.2 可见光室内定位技术的研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文研究内容与章节安排
第2章 室内可见光通信的信道特性及经典定位算法
    2.1 可见光通信传输原理
    2.2 光信道模型
        2.2.1 LOS和 NLOS信道
        2.2.2 光信道噪声
    2.3 信噪比分布
    2.4 经典的室内定位算法
    2.5 本章小结
第3章 基于多层ELM的分区域可见光室内定位算法
    3.1 ELM算法的基本原理
    3.2 基于ELM的可见光室内定位算法
        3.2.1 ELM可见光定位算法
        3.2.2 实验设计
        3.2.3 仿真结果
    3.3 基于多层ELM分区域定位算法
        3.3.1 多层ELM分区域定位算法
        3.3.2 实验设计
        3.3.3 仿真结果
    3.4 实验对比与分析
    3.5 本章小结
第4章 串联型粒子群优化极限学习机的分区域定位算法
    4.1 粒子群算法的基本原理
    4.2 基于粒子群优化极限学习机的可见光定位算法
        4.2.1 PSO-ELM定位算法
        4.2.2 实验设计
        4.2.3 仿真结果
    4.3 串联型粒子群优化极限学习机的分区域定位算法
        4.3.1 SPSO-ELM的分区域定位算法
        4.3.2 实验设计
        4.3.3 仿真结果
    4.4 实验对比与分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：3726087