基于注意力机制的可见光定位单元模型复制

作者：王创世^*; 陈勇^*; 刘焕淋; 吴金兰; 陈豪; 张薇薇

来源：中国激光, 2023, 1-18.

• 可见光定位
• 注意力机制
• 卷积神经网络
• 迁移学习

针对室内可见光定位接收信号强度易出现波动，从而产生较大的定位误差，且从一个定位单元迁移到其他定位单元可能会降低定位精度的问题，提出一种基于注意力机制的卷积神经网络来减少接收信号波动产生的影响，并采用迁移学习来将在第一个定位单元中训练的网络迁移到其他定位单元中，保证定位精度不变的前提下减少训练网络的成本。仿真结果表明，在5 m×5 m×3 m的定位单元内可以实现平均误差为3.54 cm的三维定位，采用迁移学习部署到第二个定位单元中，可以实现平均误差为3.67 cm的精度的定位。实验结果表明，在1.2 m×0.75 m×1.2 m的定位单元实验中，可以实现平均误差为3.32 cm的三维定位，90%的误差在4.12 cm内；采用迁移学习部署到第二个定位单元中则可以实现平均误差为3.35cm的定位，与现有的算法及卷积神经网络定位算法相比，迁移前后的定位精度均有所改善。

• 单位
  重庆邮电大学; 通信与信息工程学院