王旭东,胡晴晴,吴楠.高精度室内可见光定位算法[J].光电子激光,2015,26(5):862~868
高精度室内可见光定位算法
High accuracy indoor visible light positioning algorithm
投稿时间:2014-11-11  
DOI:
中文关键词:  可见光定位  到达时间差(TDOA)  目标函数  加权质心  LED
英文关键词:visible light positioning  time difference of arrival (TDOA)  objective function  weighted centroid  LED
基金项目:国家自然科学基金(61371091)资助项目 (大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026)
作者单位
王旭东 大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026 
胡晴晴 大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026 
吴楠 大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026 
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中文摘要:
      针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问 题,提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方 法。首先利用由室内不同LED发出的定位参考信号到达定位终端的时间差(TDOA )的测量估计,得 到定位终端到达两个LED的传输距离之差,以此构造距离估计目标函数,然后采用有约束非 线性规划算法得到 定位终端的位置坐标,从而有效地解决了室内噪声环境中常规TDOA定位算法不收敛或误差偏大的问题。 同时,为了进一步优化定位性能,将距离信息引入加权因子中,提出了质心加权混合定位算 法。将提出的 定位算法在5m×5m×3m的空间区域中进行了仿真实验,同时考虑噪声因素的影响,结果 表明,提出的距离 估计目标函数法在信噪比(SNR)为2dB的条件下可以达到平 均5cm的定位误差,采用质心加权处理后平均定位误 差仅为3cm,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
英文摘要:
      Aimed at some limitations of current indoor localization algorithm wi th low accuracy and complex implementation,an indoor visible light positioning method is proposed i n this paper by using white lighting LEDs.In this method,the position terminal receives pilot signal s transmitted by various LEDs so that the time difference of arrival (TDOA) of these signals can be estim ated,thereby the differences of transmission distance between the terminal and LEDs are obtained to construct a distance estimate objective function.By utilizing a nonlinear programming algorithm with constraints,the position coordinates of the terminal can be obtained.It effectively solves the problem o f divergence as well as large deviation in the case that conventional TDOA algorithm is used in indoor n oisy environments. Meanwhile,the transmission distance information as a weighted factor is introdu ced in the positioning called centroid weighted localization algorithm in order to optimize the positio ning results further.The performance of the proposed localization method is evaluated in the room measuri ng 5m×5m×3m by simulation with the effect of noise.The simulation results show that the object ive function method can achieve a high estimation accuracy of 5cm in average with SNR=2dB,and the avera ge localization error of the centroid weighted algorithm is only 3cm,which effe ctively improves the indoor positioning precision and universality of application and system robustness.
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