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【发明授权】基于谱估计检测的可见光室内定位方法、系统及计算机可读介质_西安工业大学_202210965366.7 

申请/专利权人:西安工业大学

申请日:2022-08-12

公开(公告)日:2024-04-12

公开(公告)号:CN115333624B

主分类号:H04B10/116

分类号:H04B10/116;H04B10/079;G06N3/04;G06N3/084

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.12#授权;2022.11.29#实质审查的生效;2022.11.11#公开

摘要:本发明公开了一种基于谱估计检测的可见光室内定位方法、系统及计算机可读介质,搭建可见光室内通信链路系统模型;建立包含直射视距链路LOS与一阶反射链路NLOS的LED信道漫反射模型;在LED信道漫反射模型的基础上,设定LED的安装间距并划分定位区域,构建室内VLC定位系统信道模型;在定位区域选取若干定位点,基于谱估计检测方法进行多光源信号分离,获取不同光源信号功率值,并将获取的各个定位点不同光源信号的功率值及其标定坐标存入数据库;将数据库存储的数据作为神经网络训练数据集,构建并训练可见光室内定位神经网络模型,利用训练完成的可见光室内定位神经网络模型进行可见光室内定位,实现复杂室内环境的精确定位。

主权项:1.基于谱估计检测的可见光室内定位方法,其特征在于,按照以下步骤进行:步骤1、搭建可见光室内通信链路系统模型;步骤2、建立包含直射视距链路LOS与一阶反射链路NLOS的LED信道漫反射模型;步骤3、在LED信道漫反射模型的基础上,设定LED的安装间距并划分定位区域,构建室内VLC定位系统信道模型;步骤4、在定位区域选取若干定位点,基于谱估计检测方法进行多光源信号分离,获取不同光源信号的功率值,并将获取的各个定位点不同光源信号的功率值及其标定坐标存入数据库;步骤5、将数据库存储的数据作为神经网络的训练数据集,构建并训练可见光室内定位神经网络模型,并利用训练完成的可见光室内定位神经网络模型进行可见光室内定位;步骤4基于谱估计检测方法进行多光源信号分离,获取不同光源信号的功率值,是求解公式28,得到功率矩阵P=[P1P2…Pi…PM],Pi为PD接收到的第i个LED灯发射的功率,完成多光源信号分离: 其中,是将接收到的第i个LED光源产生的调制信号进行DTFT后得到的,Ai为PD接收到的第i个LED光源产生的调制信号的幅度,ai是PD接收到的第i个LED光源产生的调制信号的强度,wi是PD接收到的第i个LED光源产生的调制信号在复频域的频率系数,是PD接收到的第i个LED光源产生的调制信号在复频域的频率,λi是PD接收到的观测信号集合的自相关矩阵RY的第i个特征值,PD接收到的信号是含白噪声en的观测信号,σω是白噪声en的方差。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安工业大学 基于谱估计检测的可见光室内定位方法、系统及计算机可读介质

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