本文關(guān)鍵詞：基于LED通信的室內(nèi)定位方法研究　出處：《電子科技大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 可見光通信 室內(nèi)定位 RSS 稀疏信號恢復(fù) K最鄰近算法

【摘要】：近年來,由于基于射頻技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)存在諸多的缺點,該類定位系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足人們對室內(nèi)定位服務(wù)的需求。然而,隨著LED綠色照明時代的到來,可見光通信技術(shù)得到了迅速發(fā)展,并且LED可見光通信技術(shù)與傳統(tǒng)射頻通信技術(shù)相比具有顯著的優(yōu)勢,因此,基于LED可見光通信的室內(nèi)定位方法被廣大學者提上了研究日程。本文也對此方法進行了相應(yīng)的研究。本文的主要工作如下:首先,依次對常見的經(jīng)典室內(nèi)定位算法進行了分析介紹,分別為基于TOA信息、TDOA信息、RSS信息以及AOA信息的室內(nèi)定位方法,并比較了它們各自的優(yōu)缺點,使得對這些算法有了更進一步的認識,為后文LED可見光室內(nèi)定位算法的研究及改進提供依據(jù)。并對LED可見光通信的信道模型進行了闡述,為后文對LED可見光室內(nèi)定位算法的研究打下理論基礎(chǔ)。其次,分析了基于RSS信息的可見光室內(nèi)定位算法,并針對該算法的缺點,提出了改進的基于RSS和AOA融合的室內(nèi)定位算法,該算法在一定程度上提高了室內(nèi)定位的精度。并在此基礎(chǔ)上,針對室內(nèi)邊緣區(qū)域定位精度較差的問題,利用了卡爾曼濾波算法對該算法進行改進,用以提高對室內(nèi)邊緣區(qū)域移動設(shè)備的定位性能。然后,針對RSS定位算法和AOA定位算法容易受到室內(nèi)環(huán)境因素影響的缺點,提出了基于RSS指紋信息的定位方法,該定位方法可以彌補參數(shù)化定位方法的缺陷,可以降低多徑效應(yīng)等環(huán)境因素對定位精度帶來的影響,具有更高的定位精度。最后,針對信號衰減、多徑效應(yīng)等環(huán)境因素對室內(nèi)定位的影響,提出了一種基于稀疏信號恢復(fù)的LED可見光室內(nèi)定位算法。該方法通過當前位置可見LED個數(shù)的稀疏性,應(yīng)用合理的稀疏信號恢復(fù)算法,重構(gòu)可見LED發(fā)射的信號在觀測信號中所占的權(quán)重來實現(xiàn)定位。該算法應(yīng)用概率信號模型處理存在障礙物的可能性,可以應(yīng)用于缺乏同步以及視距鏈路可能出現(xiàn)阻塞或嚴重衰減的環(huán)境中,可以有效對抗室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境,如陰影效應(yīng)、信號強度衰減等因素對定位精度的影響。最后,為了進一步提高該算法的定位精度采用K最鄰近算法對該算法進行了優(yōu)化。
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【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.1

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