[發明專利]一種基于極限學習機的可見光定位方法

在審

• 申請號: 201810726229.1
• 申請日: 2018-07-04
• 公開（公告）號: CN109061566A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 徐巖;王昕昕
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G01S5/16
• 分類號: G01S5/16;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 李林娟

1.一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

建立可見光通信模型、可見光信道的仿真模型以及極限學習機神經網絡模型。其中神經網絡模型包括兩個階段；

訓練階段：將光電探測器接收的來自每個LED燈的總電功率歸一化到[-1,1]區間后作為輸入，對應的位置坐標作為輸出，建立訓練樣本集，進行ELM神經網絡訓練；

測試階段：采集測試位置處的光電探測器接收的來自每個LED燈的總電功率；將采集到的來自每個LED燈的總電功率歸一化到[-1,1]區間，以歸一化的各個LED燈的電功率作為輸入，其相應的位置坐標作為輸出，建立測試樣本集，輸入到已經訓練好的ELM神經網絡中；

通過神經網絡的計算，得到接收端的位置，完成定位。

2.根據權利要求1所述的一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述可見光信道的仿真模型包括：視距傳播直流增益模型、一階反射直流增益模型、噪聲信號模型。

3.根據權利要求2所述的一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述視距傳播直流增益模型具體為：

其中，A是光電探測器的物理面積，m是朗伯階數，D_d是發送端和接收端之間的距離，φ是輻射角，ψ是入射角，ψ_c是接收端的視場角，T_s(ψ)是光學濾波器的增益，g(ψ)是光學集中器的增益。

4.根據權利要求2所述的一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述一階反射直流增益模型具體為：

其中，D₁是發送端到發射點間的距離，D₂是反射點到接收端間的距離，ρ是反射因子，dA_wall是反射區域的面積，φ是反射端到反射點的輻射角，α是反射點的入射角，β是反射點到接收端的輻射角，ψ是接收端的入射角。

5.根據權利要求2所述的一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述噪聲信號模型包括：

其中，為噪聲總方差，為熱噪聲方差，為散粒噪聲方差；k為玻爾茲曼常數，T_k是絕對溫度，G為開環電壓增益，η為光電探測器上每單位面積的固定電容，I₂為噪聲帶寬因子，B是等效噪聲帶寬，q是電荷量，I_bg是背景電流，Г是FET信道噪聲因子，g_m是FET跨導,I₃為常量；R_p為光電探測器的響應率，P_r為光電探測器接收的光功率。

6.根據權利要求1-5中任一權利要求所述的一種基于極限學習機的可見光定位方法，其特征在于，所述方法還包括：

當光電探測器接收到光信號、噪聲信號時，將光功率轉換為電功率，其可表示為：

其中，R_P為光電探測器的響應率，P_t是LED燈的發射功率，H(0)為光信道的直流增益，H_ref(0)為光信道的一階反射直流增益。