摘要
为提高室内可见光定位的精度,提出了一种基于双反向传播(BP)神经网络的单发光二极管(LED)灯室内定位算法。首先在定位区域内使用BP神经网络确定待测目标粗略的位置范围,然后以该位置范围为限制条件,再次使用BP神经网络实现更精确的定位。室内定位系统采用单个LED灯作为发射器,3个水平光电探测器作为接收器接收光功率,避免了使用多个LED灯在定位时引起的光源符号间干扰。仿真结果表明:在3 m×3 m×3.5 m的定位区域内,提出算法的平均定位精度可达0.0042 m,比传统的室内可见光定位算法高。
In order to improve the accuracy of indoor visible light positioning,a single light-emitting diode(LED)lamp indoor po-sitioning algorithm based on double back propagation(BP)neural network is proposed.The algorithm first uses the BP neural net-work to determine the rough position range of the target in the positioning area,and then uses the position range as a limiting condition to use the BP neural network again to achieve more accurate positioning.The indoor positioning system uses a single LED lamp as the transmitter and three horizontal photodetectors as the receiver to receive optical power,which avoids the inter-symbol interference caused by using multiple LED lamps during positioning.The simulation results show that in the positioning area of 3 m×3 m×3.5 m,the average positioning accuracy of the algorithm in the paper can reach 0.0042 m,which is higher than the traditional indoor visible light positioning algorithm.
作者
秦岭
刘哲
王凤英
史明泉
胡晓莉
QIN Ling;LIU Zhe;WANG Fengying;SHI Mingquan;HU Xiaoli(School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou Inner Mongolia 014010,China)
出处
《光通信技术》
2021年第2期1-5,共5页
Optical Communication Technology
基金
国家自然科学基金(61961033)资助
内蒙古自然科学基金(2019MS06021、2019LH06005)资助
内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”(NJYT-19-A15)资助。
关键词
可见光
接收光功率
室内定位
反向传播神经网络
visible light
received optical power
indoor positioning
back propagation neural network
作者简介
秦岭(1979-),女,内蒙古包头人,博士,教授,硕士生导师。主要研究方向为基于LED的收发系统相关技术、定位技术和编译码、调制解调技术等,主持和参加国家自然科学基金、内蒙古自然科学基金等各类科研项目共20余项,获得国家发明专利10项,以第一作者或合作作者发表核心以上论文40多篇。现主要担任国家自然科学基金评审专家,《中国激光》、《光学学报》、《激光与光电子学进展》和《光通信技术》等国内知名期刊的审稿专家,多次参加国际学术会议并担任委员;通信作者:胡晓莉(E-mail:huxiaoli@imust.edu.cn)。
