[發明專利]一種基于機器學習的室內可見光定位方法

在審

• 申請號: 202010025918.7
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111190143A
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: 張海奇;賈凡;郭照峰;唐學術;翟宇;楊增順;徐宮健
• 申請（專利權）人: 北京航天測控技術有限公司
• 主分類號: G01S5/16
• 分類號: G01S5/16;G06N3/08;G06N20/00;G06F17/14
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;付雷杰

本公開提出了一種基于機器學習的室內可見光定位方法，通過在所述室內可見光定位區域設置有多個訓練點，且所述室內可見光定位區域包括N個LED燈和M個探測器，利用M個探測器對室內可見光定位區域的多個訓練點處采集不同頻率的N個LED燈信號，在訓練數據采集過程中訓練數據間隔是定位區域內測試數據間隔的3倍，在對訓練數據進行傅里葉變換處理后，將處理后的訓練數據的光強信息作為機器學習的輸入，將其所對應的位置信息作為機器學習的輸出來訓練機器學習的神經網絡模型，能夠減少機器學習的訓練數據量，且實現高精度的室內可見光定位。

技術領域

本發明屬于室內定位領域，涉及一種基于人工神經網絡的低訓練復雜度、高精度室內可見光定位方法，特別涉及一種基于機器學習的室內可見光定位方法。

背景技術

隨著基于位置服務應用的不斷發展和人們不斷增長的室內定位導航方面的需求，室內定位技術越來越受到人們的關注。室內定位技術主要有手機基站、RFID、Zigbee、藍牙、紅外、WiFi等技術，由于各自技術的局限性，限制了其大規模推廣應用，并且上述技術必須單獨部署一套單獨的定位網絡，成本較高。

基于傳統的全球定位系統的定位導航技術無法在室內應用，因此，針對室內場景下的定位技術的研究勢在必行。進入21世紀后，隨著固態照明產業的發展，發光二極管(LED)作為熒光燈和白熾燈的替代光源逐漸得到普及。相比于傳統照明燈具，LED以綠色、節能、環保、工作壽命長、發光效率高等優勢快速占據照明市場。與上述定位方法相比，室內可見光定位技術的主要優點是可以直接利用室內已有的照明設備作為定位信號的發射端，因此無需單獨安裝發射源，降低了成本和額外功耗。此外，以可見光為載波的定位系統電磁兼容性良好，不含電磁輻射，可以在醫院，飛機機艙等對電磁輻射敏感的場所使用。且與傳統定位系統中所采用的射頻信號相比，光的波長遠遠小于光電探測器光敏面尺寸，因此不易受到多徑效應的影響。

近年來，基于LED的室內可見光通信和定位技術不斷發展，出現了多種可見光定位相關的論文和專利，基于機器學習算法在室內可見光定位中的應用屢見不鮮，例如專利“一種基于機器學習的高精度室內定位方法”(申請號CN201810509459.2)和專利“基于光照陰影和機器學習的可見光定位系統和方法”(申請號CN201710295201.2)。然而，機器學習算法在訓練時往往需要大量訓練數據，因此在訓練數據的采集過程中會耗費大量的人力和時間成本，尤其是在大型定位場景中，大量采集訓練數據的做法并不具有可實施性。

因此，急需一種減少機器學習訓練時所需訓練數據量并且實現高精度的室內可見光定位方法。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種基于機器學習的室內可見光定位方法，能夠減少機器學習的訓練數據量，且實現高精度的室內可見光定位。

根據本公開的一方面，本申請實施例提供了一種基于機器學習的室內可見光定位方法，在所述室內可見光定位區域設置有多個訓練點，且所述室內可見光定位區域包括N個LED燈和M個探測器，N和M均為正整數，所述方法包括：

S1：對N個LED燈分別進行驅動、調制得到N個互異頻率的周期光源信號；

S2：針對每個測試點利用M個探測器對所述N個互異頻率的所述光源信號進行探測，得到該測試點的測試數據，所述測試數據的距離間隔為t；

S3：對所述測試數據以距離間隔為3t進行采集得到訓練數據，標記所述訓練點的位置信息；

S4：對所述訓練數據和測試數據進行傅里葉變換處理，得到所述訓練數據和測試數據對應N個LED的接收光強度信息；

S5：重復步驟S3-S4，對所有訓練數據和測試數據進行處理，得到所有訓練數據和測試數據對應N個LED的接收信號強度信息，在此過程中需要記錄訓練數據在定位區域內的對應位置信息；