基于可见光指纹的室内高精度定位方法

作者：曹燕平; 李晓记^*; 胡云云

来源：激光与光电子学进展, 2019, 56(16): 16-21.

• 光通信
• 室内定位
• 信号强度
• 支持向量机回归
• 指纹定位算法

考虑室内复杂环境对可见光定位精度的影响,提出了一种基于可见光指纹的室内定位方法。利用定位终端接收来自室内不同LED发出的信号强度信息,构建特征,将物理坐标作为标签,采用支持向量机回归(SVR)算法学习模型,确定移动目标粗略的位置范围。同时,为了进一步优化定位性能,以该位置范围作为限制条件,采用指纹定位算法实现更精确的定位。将所提定位方法在4m×4m×3m的空间区域中进行了实验。结果表明,该方法定位误差小于1cm的概率为67.5%,与SVR定位算法相比,平均定位精度提高了93.98%;与传统的基于指纹的定位方法相比,该方法可以在更低复杂度的情况下实现更精确的定位,有效提高了室内定位精度及其数据的利用率。

• 单位
  桂林电子科技大学