基于可見光通信的指紋定位,提出一種低復(fù)雜度、稀疏度自適應(yīng)的壓縮感知算法。首先,利用位置指紋的稀疏性,將定位問題轉(zhuǎn)換為稀疏矩陣的重構(gòu)問題。其次,根據(jù)重構(gòu)的殘差值,自適應(yīng)地計(jì)算近鄰值。最后,詳細(xì)分析指紋采樣間距、信噪比、調(diào)制帶寬及發(fā)射功率對(duì)定位誤差的影響,詳細(xì)分析所提定位算法的時(shí)間復(fù)雜度、最優(yōu)近鄰值的分布、發(fā)光二極管個(gè)數(shù)及最大近鄰指紋數(shù)對(duì)定位誤差的影響。仿真結(jié)果表明,所提定位算法的平均計(jì)算時(shí)間低、定位誤差小,當(dāng)信噪比為10 dB,指紋點(diǎn)之間的間距為40 cm時(shí),所提定位算法的平均定位誤差為1.56 cm,顯著低于現(xiàn)有的同類算法。 

【文章來源】：光學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(18)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 壓縮感知的基本理論
3 LCSACS算法設(shè)計(jì)
    3.1 指紋定位模型
    3.2 測(cè)量矩陣
    3.3 觀測(cè)向量
    3.4 LCSACS算法描述
    3.5 LCSACS算法的時(shí)間復(fù)雜度分析
4 仿真分析
    4.1 Lambertian輻射模型
    4.2 參數(shù)設(shè)置
    4.3 結(jié)果分析
        1) 定位誤差的累積分布函數(shù)(CDF)
        2) 信噪比RSN的影響
        3) 指紋采樣間距S對(duì)平均定位誤差的影響
        4) 等效噪聲帶寬B對(duì)平均定位誤差的影響
        5) 發(fā)射功率Ptr對(duì)平均定位誤差的影響
        6) LCSACS算法的最優(yōu)K值分布
        7) Kmax值對(duì)平均定位誤差的影響
        8) LED個(gè)數(shù)M對(duì)平均定位誤差的影響
        9) 計(jì)算復(fù)雜度分析
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3204995