本发明涉及可见光通信技术,特别涉及一种抗nlos干扰的可见光定位方法。
背景技术:
目前gps室外定位技术已经十分成熟,并且普遍应用于各个领域,这很大程度上激励了室内定位技术的开发和研究。但是在建筑物内部、人口密集的城市、桥下、地下等环境,由于多径衰落的影响和其他无线设备的干扰使得gps在建筑物内的信号覆盖较差,用于室内定位存在较大的误差。最近十多年以来,各科技巨头和研究机构在室内定位技术方面开展了大量的研究,涌现了很多新的技术,如基于移动通信网络的辅助gps(a-gps)、伪卫星(pseudolite)、无线局域网(wlan)、rfid、zigbee、蓝牙、超宽带无线电(ultrawideband,uwb)、地磁测量卫星、红外定位、光跟踪定位、计算机视觉定位、超声波定位,这些方法提供了从几米到几十厘米的定位精度。然而,大多数基于无线通信的系统会受到电磁干扰影响,在多个用户共享的情况下通信质量下降,这些都直接影响了定位质量。与上述传统的室内定位方案不同,可见光室内定位技术是基于可见光通信(visiblelightcommunication,vlc)的室内定位技术,通过以人眼识别不了的高频来控制led的光强度,进而传播定位的id信息。vlc定位技术相对于传统室内定位技术具有定位精度高、附加模块少、保密性好、兼顾通信与照明,且没有电磁辐射、不受电磁干扰等优点,已成为国内外研究人员的研究热点。传统tdoa算法需要精确的时间检测装置,对硬件设备要求较高,代价非常昂贵,因为光的速度很快,当检测的时间出现一点点误差时,得到的发射端和接收端的距离就会出现较大的误差。
技术实现要素:
为了克服现有技术的上述缺点与不足,本发明的目的在于提出了一种抗nlos干扰的可见光定位方法。信号经过调制,输入led驱动电路驱动led发光,信号通过光信道到达接收端,经滤波后还原信号,分辨出各led的id信息和对应信号的功率大小。在接收端利用用混沌优化算法估计初始位置,结合泰勒级数展开算法对接收端位置进行递归运算,得到最终精确定位点。这种混合算法定位更加精确,误差更小。在相同基础设施条件下,能够在满足照明需求的同时,也能提供精度比传统方法更高的定位服务。具有广阔的应用前景。
本发明的目的通过以下技术方案实现。
一种抗nlos干扰的可见光定位方法,其包括以下步骤:
步骤1、对输入带有led灯具的id信息的信号进行调制;经过调制后的信号通过led驱动电路驱动led发出光信号;
步骤2、接收端通过pd接收多个从不同的led发射的信号,通过信号中特定的id信息区别各个led;经光电转换后光信号转换为电信号,再经过放大电路、滤波电路还原出原始信号;接收端能还原出各个led的id信息和获得接收端的光功率大小;
步骤3、用混沌优化算法估计初始位置,结合泰勒级数展开算法对接收端位置进行递归运算,得到最终精确定位点。
进一步地,所述步骤1包括以下步骤:
步骤11、对带有led灯id信息的基带信号进行调制,使信号传输后失真度降低;
步骤12、将调制信号输入led驱动电路,驱动led灯发出带有id信息的光信号。
进一步地,所述步骤2包括以下步骤:
步骤21:接收端接收到多个led发出的光信号,并将其转换为电信号;电信号经过自适应滤波电路还原信号;
步骤22、通过不同的id信息分辨出不同led的位置而且可以测量该信号的光功率大小。
进一步地,所述步骤3包括以下步骤:
步骤31:先给出一种混沌定义:设<x,f>是紧致系统,d是x的一个拓扑度量;设
则f在x0上是在li-yorke意义下混沌的;其中,x为非空集合,f:x→x为x到自身的连续映射。x0是属于紧致系统中集合x的非空子集;s是属于x0的包含空间坐标的不可数子集;(x,y)为空间中的坐标;n为整数对且n>0,且fn(x)=x、fn(y)=y。limsup和liminf分别为上极限和下极限;d是一个拓扑度量。
首先选择采用logistic映射:
yn+1=μyn(1-yn)…(3)
上述logistic映射为一个迭代方程,这里的n为迭代时间步,对于任意的n,yn∈(0,1),μ为一可调参数,为了保证映射得到的yn始终位于(0,1),取μ∈(0,4)。
作为产生的混沌变量来进行优化搜索,其中μ是控制变量;当μ=4时,定位系统完全处于混沌状态,yn在(0,1)范围内遍历;
步骤32:对(3)式的yn分别赋予i个具有微小差异的初值,得到i个轨迹不同的混沌变量,记为yi,n+1,置k=1;
将混沌变量按照下式线性映射到待定位区间:
xi,n+1=ci+diyi,n+1…(4)ci和di为常数,ci和di的取值与需要定位的点所在的定位区间有关。需保证ci和di的取值使得xi,n+1映射到定位的区间。这里得到的坐标(xi,n+1,yi,n+1)用于后面的计算,得到泰勒展开的初始坐标。,用混沌变量进行搜索;令xk(k)=xi,n+1,计算相应的性能指标fi(k);令
f*=fi(k),x*=xi(k);如果fi(k)>f*,则放弃xi(k);
令k=k+1,回到公式(4),进行搜索,当f*保持不变时,搜索结束;
步骤33:引入残余函数的概念,考虑nlos给接收端与发射端之间的距离测量带来的误差,定位模型可表示为:
r=d(x)+b+n
其中,r表示接收端与发射端之间的测量距离矩阵,d(x)表示接收端和发射端之间的真实距离矩阵,b为一干扰向量,b=[b1,b2,…bm],bi≥0,但bi不会同时为0,n表示m维观测白噪声,e[n]=0;b与n相互独立;在没有任何先验信息的条件下,ls即最小二乘的估计结果为:
其中s代表接收端所接收到的全部发射端集合,ri表示接收端与第i个发射端的测量距离,
步骤34、泰勒级数展开算法是一种需要移动台初始估计位置的递归算法,在每一次递归中通过求解tdoa测量误差的局部最小二乘(ls)解来逐渐改进对移动台的估计位置;对于一组tdoa测量值,该算法首先将式(5)在选定的移动台初始位置(x0,y0)进行泰勒展开
其中c为电波传播速度,ri为第i个发射端与接收端的距离,ri,1表示接收端与发射端i和接收端与发射端1即服务基站的距离差,di,1为tdoa测量值,(xi,yi)为第i个发射端的坐标,(x,y)为ms的坐标;略去上式中二阶以上分量,ψ为误差矢量,则式(5)转化为:
ψ=ht-gtδ…(6)
式子中,
其中q为tdoa的协方差矩阵,
与现有技术相比,本发明具有以下优点和有益效果:
本发明创造性地利用混合定位算法。先利用混沌优化算法估计初始位置,后结合泰勒级数展开算法对得到的初始位置进行递归运算,最终经过迭代得到精确定位点。与一般定位系统相比,减小了nlos的干扰,定位结果更加准确。
附图说明
图1为实例中室内定位模型。
图2为实例中的nlos信道模型。
图3为实例中的定位系统硬件结构。
具体实施方式
下面结合实施例及附图,对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方法不限于此。
实施例1
一种抗nlos干扰的可见光定位方法。如图1,这是一个5m*5m*3m米的房间。参与定位的led位于正方形四个顶角分别为led1、led2、led3、led4;接收端位置坐标为(x,y);d为发射端到接收端的距离;四个led分别位于房间顶角,通过测量信号到达监测站的时间,可以确定信号源的距离。利用混沌优化算法估计初始位置,结合泰勒级数展开算法对接收端位置进行递归运算,得到最终精确定位点。
本实例的一种抗nlos干扰的可见光定位方法,其包括以下步骤:
步骤1、对输入带有led灯具的id信息的信号进行调制;经过调制后的信号通过led驱动电路驱动led发出光信号;
步骤2、接收端通过pd接收多个从不同的led发射的信号,通过信号中特定的id信息区别各个led;经光电转换后光信号转换为电信号,再经过放大电路、滤波电路还原出原始信号;接收端能还原出各个led的id信息和获得接收端的光功率大小;
步骤3、用混沌优化算法估计初始位置,结合泰勒级数展开算法对接收端位置进行递归运算,得到最终精确定位点。
所述步骤1包括以下步骤:
步骤11、对带有led灯id信息的基带信号进行调制,使信号传输后失真度降低;
步骤12、将调制信号输入led驱动电路,驱动led灯发出带有id信息的光信号。
进一步地,所述步骤2包括以下步骤:
步骤21:接收端接收到多个led发出的光信号,并将其转换为电信号;电信号经过自适应滤波电路还原信号;
步骤22、通过不同的id信息分辨出不同led的位置而且可以测量该信号的光功率大小。
进一步地,所述步骤3包括以下步骤:
步骤31:先给出一种混沌定义:设<x,f>是紧致系统,d是x的一个拓扑度量;设
则f在x0上是在li-yorke意义下混沌的;其中,x为非空集合,f:x→x为x到自身的连续映射。x0是属于紧致系统中集合x的非空子集;s是属于x0的包含空间坐标的不可数子集;(x,y)为空间中的坐标;n为整数对且n>0,且fn(x)=x、fn(y)=y。limsup和liminf分别为上极限和下极限;d是一个拓扑度量。
首先选择采用logistic映射:
yn+1=μyn(1-yn)…(3)
上述logistic映射为一个迭代方程,这里的n为迭代时间步,对于任意的n,yn∈(0,1,μ为一可调参数,为了保证映射得到的yn始终位于(0,1,取μ∈(0,4)。
作为产生的混沌变量来进行优化搜索,其中μ是控制变量;当μ=4时,定位系统完全处于混沌状态,yn在(0,1)范围内遍历;
步骤32:对(3)式的yn分别赋予i个具有微小差异的初值,得到i个轨迹不同的混沌变量,记为yi,n+1,置k=1;
将混沌变量按照下式线性映射到待定位区间:
xi,n+1=ci+diyi,n+1…(4)ci和di为常数,ci和di的取值与需要定位的点所在的定位区间有关。需保证ci和di的取值使得xi,n+1映射到定位的区间。这里得到的坐标(xi,n+1,yi,n+1)用于后面的计算,得到泰勒展开的初始坐标。,用混沌变量进行搜索;令xk(k)=xi,n+1,计算相应的性能指标fi(k);令
f*=fi(k),x*=xi(k);如果fi(k)>f*,则放弃xi(k);
令k=k+1,回到公式(4),进行搜索,当f*保持不变时,搜索结束;
步骤33:引入残余函数的概念,考虑nlos给接收端与发射端之间的距离测量带来的误差,定位模型可表示为:
r=d(x)+b+n
其中,r表示接收端与发射端之间的测量距离矩阵,d(x)表示接收端和发射端之间的真实距离矩阵,b为一干扰向量,b=[b1,b2,…bm],bi≥0,但bi不会同时为0,n表示m维观测白噪声,e[n]=0;b与n相互独立;在没有任何先验信息的条件下,ls即最小二乘的估计结果为:
其中s代表接收端所接收到的全部发射端集合,ri表示接收端与第i个发射端的测量距离,
步骤34、泰勒级数展开算法是一种需要移动台初始估计位置的递归算法,在每一次递归中通过求解tdoa测量误差的局部最小二乘(ls)解来逐渐改进对移动台的估计位置;对于一组tdoa测量值,该算法首先将式(5)在选定的移动台初始位置(x0,y0)进行泰勒展开
其中c为电波传播速度,ri为第i个发射端与接收端的距离,ri,1表示接收端与发射端i和接收端与发射端1即服务基站的距离差,di,1为tdoa测量值,(xi,yi)为第i个发射端的坐标,(x,y)为ms的坐标;略去上式中二阶以上分量,ψ为误差矢量,则式(5)转化为:
ψ=ht-gtδ…(6)
式子中,
其中q为tdoa的协方差矩阵,
图2为室内可见光反射信道即nlos的模型。其中f1为发射端位置,k为反射点,s、r和k·为反射光到达的位置。
用信号发生器产生带有led的id信息的信号,经过基带调制模块成为调制信号。将调制后的信号输入led驱动电路,驱动led发出光信号。光信号经过室内的信道,到达了接收端由pd接收光信号,将光信号转化为电信号,经过放大电路、自适应滤波后还原出原始信号,通过不同的id信息分辨出不同led的位置而且可以测量该信号的光功率大小。
将混沌变量按照下式线性映射到待定位区间:
xi,n+1=ci+diyi,n+1
令xk(k)=xi,n+1,计算相应的性能指标fi(k)。令
进一步地,定义残余函数
将混沌优化算法用于求解定位方程(4)。当经过k步后res为一个可以接受的值时输出相应的(x,y)即为要定位的坐标。以此作为初始点。
进一步地,在选定的移动台初始位置(x0,y0)进行泰勒展开,略去二阶以上分量,得
ψ=ht-gtδ
式子中,
其中q为tdoa的协方差矩阵,
如图3,一种抗nlos干扰的可见光定位方法的系统,包括:发射部分、信道、接收部分。基带调制模块、led驱动电路和led灯具依次连接组成发射部分;光信号接收端、放大电路、自适应滤波电路和混合算法模块依次连接组成接收部分;信道为室内房间空间。通过信号发生器产生携带led灯具id信息的光信号,经过基带调制后将其输入led驱动电路,驱动led频闪发出调制后的光信号;光信号在信道中传播,经过直接链路和其他反射链路到达接收端;接收端通过pd接收到光信号转化为电信号,经过自适应滤波电路还原出原始的具有各个id信息的信号和获取信号功率大小和id信息确定的区域。最终经过混沌优化和泰勒级数展开算法计算位置,实现精确定位。
上述实施例仅为本发明的一种实施方法,但本发明的实施方法并不受上述实施例的限制,其他任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化均应为等效的置换方法,都包含在本发明的保护范围之。