【技术实现步骤摘要】
基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法及系统
本专利技术涉及光通信的
，尤其是指一种基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法及系统。
技术介绍
随着经济和现代技术的不断发展，人们在室内的活动空间越来越庞大和复杂，对导航和定位服务的需求也日益增大，因此定位技术受到广泛关注。目前最常用的室外定位技术有全球定位系统和北斗导航定位系统，这些定位技术在室外的定位结果较好，但由于卫星定位信号难以穿透大型建筑，所以在室内的定位效果较差。为了实现精度较高的室内定位，一些室内定位技术陆续被提出，如红外线、超声波、射频识别(RFID)、无线局域网(WLAN)、蓝牙(Bluetooth)和超宽带(UWB)等。然而，采用上述的技术手段实现定位时，需要搭建复杂的定位设施环境，不仅成本高，定位精度有限，安全性也得不到有效保障。近年来，随着固态照明技术的迅速发展，新一代照明发光二极管(Light-EmittingDiode,LED)以其亮度高、寿命长、响应时间短、成本低等多方面优势正大规模取代传统的白炽灯和节能灯来提供照明。此外，经过...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1：将中大型室内平面划分成多个相连的子区域，在每一个子区域上分配多个LED设备，且多个LED设备分别固定在所述子区域的顶点上，且相邻的子区域共用LED设备，其中所述LED设备设有身份信息；/n步骤S2：将需要发送的二进制数据流进行正交幅度调制，然后将通信数据和身份信息数据分别放置在各自分配的子载波上，并对通信数据进行STBC编码；/n步骤S3：对经过上述处理后的数据进行直流偏置光正交频分复用调制；/n步骤S4：将在同一子区域内的多个LED设备上的各自数据以光信号的形式发送，且光信号经...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：将中大型室内平面划分成多个相连的子区域，在每一个子区域上分配多个LED设备，且多个LED设备分别固定在所述子区域的顶点上，且相邻的子区域共用LED设备，其中所述LED设备设有身份信息；
步骤S2：将需要发送的二进制数据流进行正交幅度调制，然后将通信数据和身份信息数据分别放置在各自分配的子载波上，并对通信数据进行STBC编码；
步骤S3：对经过上述处理后的数据进行直流偏置光正交频分复用调制；
步骤S4：将在同一子区域内的多个LED设备上的各自数据以光信号的形式发送，且光信号经过自由空间传输后发送至接收机，通过所述接收机接收。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于：所述子区域的大小根据所述LED设备的功率，所述接收机视角大小、照度要求以及室内空间大小等物理条件做出调整。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于：对所述复数信号进行STBC编码时，所述子区域内每个LED设备发送的原始数据内容必须相同。
4.根据权利要求1或3所述的基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于：对所述复数信号进行STBC编码之前，将通信数据和身份信息数据分配到不同频段上，其中用于通信的数据在数据包中的比例较大，将其放置在连续的一段载波上。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于：所述多个LED设备分配的身份信息子载波各自占用的频段各不相同。
6.一种基于机器学习和OFDM的室内可见光通信定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：接收端对接收到的数据进行处理；
步骤S2：分离出通信数据和身份信息数据，对于身份信息数据，根据恢复身份信息数据确定接收机所在的子区域；对于通信数据，提取导频数据并计算信道估计矩阵，提...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪珅晟，游善红，刘武，罗鸣，王峰，韩淑莹，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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