伴随着信息科技的蓬勃发展,各大领域的变化堪称翻天覆地,而可见光通信技术独特的优越性愈发的凸显——作为兼顾照明、绿色节能、且实现成本低廉、具备可拓宽频谱资源的解决方案,恰到好处的适应了当前社会的发展与需求。室内定位技术正是基于可见光通信的一项重要应用,具备不受电磁干扰、定位精度高、保密性强等众多优势,具有广阔的开发前景。近几年来,基于可见光通信技术的室内定位技术与人工智能算法的结合亦是研究热点。本文围绕这一技术,完成的主要工作如下所示:(1)对基于可见光通信的室内定位技术相关理论做出分析阐述,为后续研究打下扎实的基础。主要介绍了可见光系统的组成架构和信道模型,接着对常用的可见光定位技术(包括AOA,TOA,TDOA,RSSI,ID定位和指纹定位,以及成像定位技术)作简要介绍。(2)提出了一种新的基于改进人工鱼群算法的三维高精度室内定位方案。将人工鱼群算法引入可见光室内系统中,仿真结果表明,该方案的平均误差为1.7cm,实现了较高精度的三维定位,但同时暴露出一些有待改善的问题,如初期收敛速度较快但迭代后期速度减慢;当优化区域变化较为平缓时,搜索性能降低等。因此,后续的研究针对这些不足之处对原方案作出了进一步的改进:①采用自适应的步长和视野,以保障收敛速度和搜索精度;②引入吞咽行为,以提高搜索效率;③结合混沌变异,以增强局部搜索能力。仿真结果显示,该方案在信噪比为25dB时的平均定位误差约为1.3cm,35dB时的平均定位误差为3.8mm,45dB时的平均定位误差为1.4mm且89%的点误差小于3.166mm。改进后的定位方案大大减少了运行时间,并且实现了毫米级定位,表现出很高的定位精度。(3)考虑到应用场景的实际需求,提出了一种基于2-LED的室内可见光定位新方案。该系统只需要两个LED灯,利用所发送的光信号,通过基于解卷积的算法抑制直达干扰信号以获得较清晰的反射信号,经处理后,得到直射信号和反射信号的距离差和时延差,再通过人工鱼群算法全局寻优。仿真结果显示,噪声方差为0.5时,89%的定位点的误差小于0.2m,平均定位误差为0.11m。该方案综合考虑了视距和非视距传输链路的信号,满足了可用且可控的光源小于三个的场景下对定位的需求,是一个具备一定发展潜力和研究价值的方向。