基于神经网络的可见光室内立体定位研究

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现行可见光定位技术很难克服背景噪声和室内反射噪声的干扰,导致系统的定位精度不稳定。鉴于此,提出一种结合多次反射信道模型与神经网络的可见光室内三维定位算法。首先利用BP(Back Propagation)神经网络拟合真实室内无线信道的参数值,用于待测目标位置的粗定位。然后通过基于定位方差与欧氏距离相结合的定位误差约束模型,逐步确定待测目标的具体位置。最后通过模拟仿真与实测定位实验验证所提算法的定位有效性。结果表明,模拟定位阶段,在4 m×4 m×3 m的立体定位模型中,0.5,1.0,1.5 m三个高度平面
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