[發(fā)明專利]基于果蠅修正的DV-hop的可見(jiàn)光室內(nèi)定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810706504.3
• 申請(qǐng)日: 2018-07-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110677813B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張?jiān)孪?/a>;殷生旺;吳嘉敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京信息科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W4/029
• 分類號(hào): H04W4/029;H04W4/33;G01S5/16;H04B10/116
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明提供了一種基于果蠅修正的DV?hop的可見(jiàn)光室內(nèi)定位方法。其中，所述方法包括：首先，建立可見(jiàn)光室內(nèi)定位的數(shù)學(xué)模型并利用基于DV?hop協(xié)議對(duì)可見(jiàn)光系統(tǒng)的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。通過(guò)引用果蠅優(yōu)化搜索算法來(lái)選取DV?hop可見(jiàn)光定位方法中的最佳錨節(jié)點(diǎn)，達(dá)到了平均每跳距離更加接近錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)的真實(shí)距離，從而提高了定位精度的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及可見(jiàn)光室內(nèi)定位優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于果蠅修正的DV-hop的可見(jiàn)光室內(nèi)定位方法。

背景技術(shù)

室內(nèi)定位技術(shù)的需求不斷增長(zhǎng)，受到越來(lái)越多的關(guān)注。定位算法大致可以分為測(cè)距和非測(cè)距兩種。DV-Hop定位算法是基于非測(cè)距的定位算法，由于其無(wú)需增加硬件成本，定位精度高而備受青睞?？梢?jiàn)光通信技術(shù)是一種利用白光LED作為信息載體的通信系統(tǒng)，具有頻譜資源豐富、節(jié)能環(huán)保，功耗低、定位精度高等優(yōu)點(diǎn)，成為研究的熱點(diǎn)。因此，研究基于DV-hop的可見(jiàn)光定位算法具有十分重要的意義。

目前，現(xiàn)有的對(duì)可見(jiàn)光定位算法的研究都集中在測(cè)距的方法上，該類方法容易受到多徑效應(yīng)、LED接收角度的影響，而降低定位精度。DV-hop定位算法中，利用錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的估計(jì)的平均每跳距離代替其實(shí)際距離的方法會(huì)給定位帶來(lái)不可避免的誤差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出一種基于果蠅修正的DV-hop的可見(jiàn)光室內(nèi)定位方法，該算法利用基于非測(cè)距的DV-hop協(xié)議對(duì)可見(jiàn)光系統(tǒng)的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，同時(shí)引用了果蠅優(yōu)化搜索算法來(lái)選取DV-hop可見(jiàn)光定位算法中最佳的錨節(jié)點(diǎn)，使得平均每跳距離更加接近錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)的真實(shí)距離，從而提高了定位精度。

所述基于果蠅修正的DV-hop的可見(jiàn)光室內(nèi)定位方法包括以下步驟：

1)建立可見(jiàn)光室內(nèi)定位的數(shù)學(xué)模型；

2)錨節(jié)點(diǎn)廣播包含自身位置、最小跳數(shù)的分組信息；

3)建立平均每跳距離的數(shù)學(xué)模型；

4)利用基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的果蠅優(yōu)化算法求最佳平均每跳距離hopsize′_i；

5)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離；

6)利用極大似然估計(jì)法估算自身坐標(biāo)位置。

上述步驟1中建立可見(jiàn)光室內(nèi)定位的數(shù)學(xué)模型的方法為：

可見(jiàn)光室內(nèi)定位模型中定位空間為5m×5m×3m的房間。若干白光LED光源(S₁，S₂…S_N)布設(shè)在房間內(nèi)天花板上，設(shè)其坐標(biāo)都已知，為(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)…(x_N，y_N，z_N)。PN為待定位節(jié)點(diǎn)，位于房間內(nèi)任意位置，其坐標(biāo)未知，設(shè)為(x，y，z)。

上述步驟2中，錨節(jié)點(diǎn)廣播包含自身位置、最小跳數(shù)的分組信息。

錨節(jié)點(diǎn)向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播包含節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)號(hào)，節(jié)點(diǎn)位置以及跳數(shù)值的分組(id_i，x_i，y_i，hop)，鄰居節(jié)點(diǎn)記錄下各節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)、坐標(biāo)值以及較小的跳數(shù)值。轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)值加1后的分組。

上述步驟3中，建立平均每跳距離的數(shù)學(xué)模型。

根據(jù)記錄的節(jié)點(diǎn)位置信息，利用式(1)計(jì)算出錨節(jié)點(diǎn)i與j之間的實(shí)際距離d_ij：

利用式(2)計(jì)算各錨節(jié)點(diǎn)的平均每跳距離hopsuze_i：