基于可见光通信的室内定位算法研究

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作为室内无线通信技术之一的可见光通信(Visible Light Communication,VLC),由于其绿色低碳、保密性好、无电磁干扰以及传输速率快等优点,逐渐成为各国研究热点。近年来,各行各业对高精度的室内定位技术需求日益增长。于是,基于可见光通信的室内定位技术应运而生,得到了广泛的关注。本文对可见光室内定位系统的系统模型、信道特性等基础问题进行了全面的研究,讨论了在LOS信道和NLOS信道下,室内环境中各种因素对定位性能的影响。提出了基于K-means聚类的RSS室内定位算法和基于双线性插值与K-means聚类结合的位置指纹定位算法。本文的具体工作内容如下:(1)建立了室内VLC系统模型与信道模型,对5m*5m*3m室内房间的照度分布、接收光功率分布以及信噪比分布进行了仿真分析。介绍了几类常见的室内定位算法和三种常用的定位精度评价指标。(2)针对RSS定位算法中定位精度受非视距传输影响较大的问题,提出了基于K-means聚类的RSS室内定位算法,通过聚类算法筛选出受一次反射影响较大的点,对该类点进行放大处理,提高了房间边缘区域定位精度,从而使整个接收平面的定位性能有所提高。(3)介绍了位置指纹法以及三种经典的匹配算法,包括最邻近算法(NN)、K邻近算法(KNN)、加权K邻近算法(WKNN)。针对KNN算法和WKNN算法中K值的人工选择问题,研究了一种动态K值的邻近算法,通过自适应选取合适的K值来提高定位性能,并且在考虑一次反射条件下进行了仿真分析。在动态K值的WKNN算法基础之上探究了LED布局以及LED个数对定位精度的影响,为实际LED部署提供参考依据。(4)研究了指纹密集度对定位性能的影响,为了能够在提高定位精度的同时降低算法的计算复杂度,提出了一种基于双线性插值与K-means聚类结合的位置指纹定位算法,该算法的核心思想为先聚类后插值,最后选择一种匹配算法实现最终定位,仿真结果验证了该算法的可行性与优越性。
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学位
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