基于线性回归模型的抗NLOS干扰可见光定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公布了一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法及系统，包括发射模块、接收模块、训练模块、定位模块；发射模块包括多个LED灯、信号发生器、基带调制模块和驱动电路；每个LED灯均有一个ID；接收模块包括光学滤波片、光电检测器、放大器、模数转换器和微处理器，用于接收在一个周期不同时间片段不同LED灯的信号，并提取其接收到的信号强度；本发明专利技术通过采用机器学习方法去除非视线传输(NLOS)干扰，再用几何定位法实现定位，可消除NLOS干扰对定位的影响，提高定位精度，还降低了现有基于机器学习的指纹定位法对定位数据的要求。

【技术实现步骤摘要】
基于线性回归模型的抗NLOS干扰可见光定位方法及系统
本专利技术属于定位
，具体涉及一种基于线性回归模型的抗NLOS(非视线传输)干扰可见光定位方法及其系统。
技术介绍
随着定位导航技术的广泛应用和位置服务应用的不断多样，室内定位技术逐渐进入人们的视野，相关需求也不断增长。现有的室内定位技术主要有：红外技术、超声波技术、蓝牙技术、WiFi技术、超宽带技术等。但这些方法没有一种定位系统能够同时具备成本低、定位精度高、结构简单、功耗低的优点，不具备广泛应用的特点。近年来，随着LED在照明、通信和传感技术等各个领域的广泛应用，可见光通信具有同时用于照明和通信的优势，被认为是极具发展潜力和应用前景的技术。在基于VLC(VisibleLightCommunication，可见光通信技术)的各种应用中，可见光室内定位系统与现有的定位技术相比具有许多优点，成为研究的热点。VLC定位技术有如下优点：首先，VLC技术使用LED作为光源，用于定位的同时又可提供照明，而且几乎不需多余的功率消耗。其次，基于VLC的定位系统不需要占用射频资源，从而不用考虑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法，安装发射模块和接收模块；发射模块包括多个LED灯、信号发生器、基带调制模块和驱动电路；每个LED灯均有一个ID；接收模块包括光学滤波片、光电检测器、放大器、模数转换器和微处理器，用于接收在一个周期不同时间片段不同LED灯的信号，并提取信号强度向量；/n通过采用机器学习方法去除非视线传输NLOS干扰，再用几何定位法实现定位；包括如下步骤：/n1)发射模块利用时分复用的方法对天花板上的M个LED灯进行时序编码/信号调制；包含流程S11～S12：/nS11：在室内天花板上布设M(M＞3)个LED灯，使得任一位置的接收模块均能接收到N(3≤N≤...

【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法，安装发射模块和接收模块；发射模块包括多个LED灯、信号发生器、基带调制模块和驱动电路；每个LED灯均有一个ID；接收模块包括光学滤波片、光电检测器、放大器、模数转换器和微处理器，用于接收在一个周期不同时间片段不同LED灯的信号，并提取信号强度向量；
通过采用机器学习方法去除非视线传输NLOS干扰，再用几何定位法实现定位；包括如下步骤：
1)发射模块利用时分复用的方法对天花板上的M个LED灯进行时序编码/信号调制；包含流程S11～S12：
S11：在室内天花板上布设M(M＞3)个LED灯，使得任一位置的接收模块均能接收到N(3≤N≤M)个LED灯的信号；测量各个LED灯的位置并标记为(xLED,i,yLED,i,zLED,i)，xLED,i,yLED,i,zLED,i分别是第i个LED灯在平面直角坐标系中X轴、Y轴、Z轴的标量；
S12：通过信号发生器使得每个LED灯产生各自ID信息的光信号，将经过基带调制模块调制后的光信号输入驱动电路，驱动LED频闪发出调制后的可见光信号；
2)选取多个位置作为测试点，获取接收模块在各个测试点处接收到的各个LED灯的信号强度；LED灯的信号强度包含LOS径信号强度、NLOS干扰强度和噪声强度；
3)利用各个测试点到N个LED灯的实际距离，计算出测试点到各个LED灯的LOS径信号强度；
将接收到的N个LED灯信号强度减去对应的LOS径信号强度，则为NLOS干扰估计强度，并建立用于训练模型的归一化的数据集[Pr,ij,Pest,NLOS,ij]；Pr,ij为归一化的输入，Pest,NLOS,ij为归一化的输出；数据集包含接收到的各个LED灯的信号强度及对应的NLOS干扰估计强度；
4)以N个LED灯的信号强度为输入，对应的NLOS干扰估计强度为输出，建立线性回归模型，并根据步骤3)中得到的数据集对模型进行训练，得到训练好的线性回归模型；
5)在定位点处，将接收模块接收到的N个LED灯的信号强度输入训练好的线性回归模型，得到相应的NLOS干扰估计强度；
6)将接收模块接收到的N个LED灯的信号强度减去相应的NLOS干扰估计强度，作为估计的LOS径信号强度；再通过Lambert光照模型计算得到相应的N个估计距离；
7)取估计距离最大的3个值，利用几何定位法计算得到接收模块的位置，即得到各定位点的位置；
通过上述步骤，实现基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位。


2.如权利要求1所述基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法，其特征是，步骤2)实地测量出接收模块在选取的各个测试点处分别来自各个LED灯的信号强度。


3.如权利要求1所述基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法，其特征是，步骤2)具体包含以下流程S21～S22：
S21：选取H(H＞30N)个测试点，其坐标为(xj,yj,zj)；通过下式计算得到每个测试点到各个LED灯的距离dij：



S22：通过接收模块将接收到的LED灯的光信号转化为电信号，经放大电路放大后，再经自适应滤波电路还原出具有ID信息的各个LED灯的信号；其功率为：
Pr,ij＝PLOS,ij+PNLOS,ij
其中，Pr,ij为第j个测试点接收到的来自第i个LED的信号强度，PLOS,ij为相应的LOS径信号强度，PNLOS,ij为相应的NLOS干扰强度和噪声强度。


4.如权利要求3所述基于线性回归模型的抗NLOS干扰的可见光定位方法，其特征是，步骤3)建立用于训练模型的数据集包括流程S31～S32：
S31：根据Lambert光照模型，通过测试点到N个LED灯的实际距离，通过下式计算出测试点到各个LED灯的LOS径信号强度：



其中，Pest,LOS,ij为根据第j个测试点到第i个LED的实际距离计算出来的其应接收到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，陈晨，程翔，李航，
申请(专利权)人：北京大学，深圳市大数据研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11