基于多LED的高精度室內(nèi)可見光定位方法

吳 楠 王旭東胡晴晴 何榮希

(大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 大連 116026)

基于多LED的高精度室內(nèi)可見光定位方法

吳 楠 王旭東*胡晴晴 何榮希

(大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 大連 116026)

針對(duì)可見光室內(nèi)定位問(wèn)題，該文基于接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)定位技術(shù)，提出一種利用多個(gè)LED發(fā)射端實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位的方法，即MLED-RSS定位算法。該方法在充分考慮LED拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)定位性能影響的基礎(chǔ)上，利用部署在室內(nèi)的多個(gè)LED，合理選擇其中3個(gè)LED作為發(fā)射節(jié)點(diǎn)，采用改進(jìn)的三邊定位法獲得定位目標(biāo)位置信息。定位算法可以有效地解決可見光定位存在的遮擋效應(yīng)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，MLED-RSS算法可以實(shí)現(xiàn)高定位精度。

室內(nèi)定位；可見光通信；接收信號(hào)強(qiáng)度；三邊定位法

1 引言

近年來(lái)，隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，室內(nèi)定位技術(shù)在智能機(jī)器人、大型商場(chǎng)導(dǎo)購(gòu)等諸多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，成為重點(diǎn)研究對(duì)象之一。過(guò)去的幾年里，對(duì)室內(nèi)定位的研究主要停留在使用GPS, RFID，紅外線，超聲波，WLAN等技術(shù)。然而，采用GPS信號(hào)進(jìn)行室內(nèi)定位時(shí)，穿透建筑物墻壁后的射頻信號(hào)非常弱導(dǎo)致定位誤差過(guò)大。另一方面，采用RFID，紅外線，超聲波，WLAN等技術(shù)手段定位時(shí)，需要搭建復(fù)雜的定位設(shè)施環(huán)境，不僅成本高，定位精度和安全性也得不到有效保障[1]。

LED的發(fā)明為照明技術(shù)領(lǐng)域帶來(lái)了新的革命。LED幾乎綜合了各種傳統(tǒng)光源的優(yōu)勢(shì)，具有使用電壓低、功率低、壽命長(zhǎng)、易于小型化等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，白光LED具有高速調(diào)制及響應(yīng)時(shí)間短等特性，從而使得LED的應(yīng)用從照明領(lǐng)域擴(kuò)展到了通信領(lǐng)域[2]，能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)照明和通信雙重功能。基于白光LED的室內(nèi)可見光通信(VLC)作為一種新興的無(wú)線通信方式，在電磁輻射、使用環(huán)境、安全性等方面與射頻無(wú)線通信方式相比有明顯的優(yōu)勢(shì)[3]?；谶@些原因利用可見光實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位被認(rèn)為是有效的選擇[4-6]。近期，可見光定位技術(shù)得到了較為深入的研究。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于圖像傳感器的可見光定位系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)測(cè)量接收端的位置和方向，但需要額外的圖像處理技術(shù)且數(shù)據(jù)速率受限于圖像處理速率。在文獻(xiàn)[8]中給出了一種利用4個(gè)LED通過(guò)OOK調(diào)制信號(hào)收發(fā)功率差估計(jì)傳輸距離的定位方案，雖然可以取得一定精度但需要調(diào)制技術(shù)且背景光的影響較大。文獻(xiàn)[9]提出的定位算法是基于指紋定位的思想，需要大的訓(xùn)練集，計(jì)算量大。常用的可見光定位技術(shù)主要是基于三角形法，該方法需要估計(jì)發(fā)射端和接收端的距離。有很多方法可以實(shí)現(xiàn)測(cè)距如接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)、到達(dá)時(shí)間(TOA)、到達(dá)時(shí)間差(TDOA)[10]、到達(dá)角度(AOA)[11]等。AOA技術(shù)可以達(dá)到很好的精度估算，但在接收器側(cè)需要部署圖像傳感器陣列，這是非常昂貴的。對(duì)于室內(nèi)環(huán)境，發(fā)射機(jī)和接收器之間的較短距離導(dǎo)致信號(hào)的傳輸時(shí)間很短，對(duì)發(fā)射機(jī)與接收器的時(shí)鐘精度及同步要求很高，使得TOA和TDOA技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)。因此，RSS技術(shù)是使用可見光進(jìn)行室內(nèi)定位的解決方案之一。文獻(xiàn)[12]提出了一種采用RSS技術(shù)的可見光室內(nèi)定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)‘采用且僅采用’3個(gè)LED作為發(fā)射機(jī)發(fā)射不同載波信號(hào)，接收端根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度估計(jì)目標(biāo)與發(fā)射機(jī)的距離，并且獲得了誤差約為6 cm的定位性能。然而，僅使用3個(gè)定位光源導(dǎo)致定位節(jié)點(diǎn)(PN)在區(qū)域邊緣定位精度下降。此外，當(dāng)信源被遮擋(例如，人走動(dòng))時(shí)，文獻(xiàn)[12]的系統(tǒng)無(wú)法完成定位功能。在文獻(xiàn)[13]中，作者提出了一種基于VLC的簡(jiǎn)單室內(nèi)定位方法，并對(duì)實(shí)現(xiàn)跟蹤預(yù)測(cè)的Kalman和粒子濾波算法的性能進(jìn)行了仿真分析，但這種跟蹤性能對(duì)距離估計(jì)初始值精度要求較高，而算法中距離估計(jì)采用的傳統(tǒng)三邊定位法其精度和抗遮擋能力都很難滿足要求。

本文針對(duì)上述定位算法存在的問(wèn)題，提出了一種利用多個(gè)LED發(fā)射端實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位的方法，即MLED-RSS定位算法。結(jié)合室內(nèi)照明LED布局實(shí)際情況，在充分考慮LED布局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)定位性能影響的基礎(chǔ)上，利用冗余的LED，合理選擇3個(gè)LED，采用改進(jìn)的三邊定位法獲得精確的定位目標(biāo)位置信息。引入多個(gè)LED發(fā)射端，有效提高了室內(nèi)定位的精度，較好地解決了遮擋問(wèn)題，提高了定位算法的可靠性、穩(wěn)定性和適用性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提算法的定位誤差可以小于3.5 cm。

2 VLC定位原理

2.1 系統(tǒng)模型

考慮可見光室內(nèi)定位系統(tǒng)采用3個(gè)LED作為發(fā)射節(jié)點(diǎn)時(shí)的情況，LED布局采用等邊三角形的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，系統(tǒng)模型如圖1所示[12]。設(shè)3個(gè)LED發(fā)射端Txi(i=1,2,3)的坐標(biāo)分別為A(x1,y1,z1), B(x2,y2,z2)和C(x3,y3,z3)，并設(shè)用于定位的3個(gè)LED中任意兩個(gè)LED之間最長(zhǎng)的距離為CS。發(fā)射端平面距地面高度為H。定位節(jié)點(diǎn)(PN)位于照明輻射區(qū)域A′B′C′內(nèi)。

圖1 3LED定位系統(tǒng)模型

采用三邊定位算法的系統(tǒng)，為了計(jì)算PN的坐標(biāo)，接收端至少需獲得3個(gè)互不干擾的參考信號(hào)，這里利用基于白光LED的VLC傳輸定位參考信息。為保證相鄰LED發(fā)出的信號(hào)在PN上能被分開而且各個(gè)信號(hào)之間不會(huì)引起干擾，可以采用載波分配(CA)、波分復(fù)用(WDM)、時(shí)分復(fù)用(TDM)及碼分復(fù)用(CDM)等技術(shù)。定位時(shí)發(fā)射端Txi發(fā)送各自的位置坐標(biāo)。假設(shè)PN的坐標(biāo)為(xe,ye,ze)，且利用RSS可以獲得PN與發(fā)射端Txi的距離分別為(dc1,dc2,dc3)，則三邊定位的等式為

通過(guò)求解上述方程，可以獲得PN的位置坐標(biāo)。對(duì)于發(fā)端共面且2維平面定位情況，即z1=z2=z3, ze=0，此時(shí)，PN坐標(biāo)(xe,ye)可以通過(guò)求解兩個(gè)線性方程即可。

2.2 信道模型

VLC定位系統(tǒng)使用LED作為參考信號(hào)發(fā)射源，對(duì)于直射鏈路(LOS)傳輸環(huán)境，接收光功率Pr和發(fā)射光功率Pt之間的關(guān)系可表示為

式中(0)H為信道的直流增益。若引入Lambertian輻射模型，(0)H可由式(3)給出。

式中d為收發(fā)信機(jī)之間的距離，F(xiàn)OV為光接收機(jī)視角(Field Of View)。m為輻射瓣的模式數(shù)，即m=-ln2/ln(cosφ1/2)，其中φ1/2是發(fā)射機(jī)半功率角。Ar為光檢測(cè)器接收面積，φ和ψ分別為輻射和接收角。Ts(ψ)為接收端光學(xué)濾波器增益，g(ψ)為光學(xué)聚光器增益。顯然，接收功率Pr與發(fā)射端的輻射模式(角度)和接收角度、傳輸距離及光檢測(cè)器件(PD)有關(guān)。利用RSS信息進(jìn)行定位是通過(guò)Pr得到距離的估計(jì)完成的，當(dāng)考慮收發(fā)兩端正對(duì)直射(入射角和發(fā)射角均為零)傳輸情況時(shí)，引入光功率常數(shù)Copt來(lái)表示上述影響Pr的因素，則此時(shí)Pr可表示為

PD輸出電流與光接收功率Pr成正比，轉(zhuǎn)換成射頻功率PRF后，可得到距離的估計(jì)為

對(duì)應(yīng)的CRF為射頻功率常數(shù)，與光電轉(zhuǎn)換效率及光功率常數(shù)有關(guān)。顯然，由式(5)得到的距離估計(jì)，不再受此前與接收光功率有關(guān)的因素影響。

2.3 距離估計(jì)

考慮一般情況，實(shí)際應(yīng)用中發(fā)射角與入射角并不一定為零，此時(shí)，接收電功率PRF可用式(6)表示。

式中Gr(φ)和Gi(ψ)分別為Tx在發(fā)射角為φ和PN在接收角為ψ下的增益。由于接收電功率PRF受角度的影響變小，導(dǎo)致估計(jì)距離de與真實(shí)值相比偏大。設(shè)dei(i=1, 2, 3)為考慮角度影響的第i條傳輸路徑的估計(jì)距離，即有

式中α為多個(gè)LED照射引起接收端PD飽和引入的衰減系數(shù)[14]，當(dāng)利用3個(gè)LED照射時(shí)α=1/3。若直接用dei定位會(huì)使定位誤差很大，所以需要對(duì)由式(7)得到的估計(jì)距離進(jìn)行校正。校正后的距離dci(i=1, 2, 3)為

式中wi為校正因子，設(shè)wi＜1，選取合適的wi，則經(jīng)過(guò)校正后的距離會(huì)逼近實(shí)際值。

由系統(tǒng)模型可知，發(fā)射端Txi和PN之間的距離不可能小于房屋的高度H，同時(shí)也不可能大于，即，其中CS為任意兩個(gè)LED之間最長(zhǎng)距離。根據(jù)文獻(xiàn)[12]，取iw= (Cn/dei)n, 0≤n≤1。其中，n和Cn分別為調(diào)整因子和常數(shù)，考慮上述兩種極限情況，并且取φ1=ψ1=arctan(CS/H)，則可導(dǎo)出 n和Cn分別為

3 MLED-RSS定位算法

在前文描述的定位系統(tǒng)中，3個(gè)LED位于三棱柱的頂點(diǎn)，對(duì)于房屋內(nèi)任意地點(diǎn)定位均需要利用這3個(gè)LED傳輸?shù)亩ㄎ粎⒖夹畔ⅰＰ枰⒁獾囊粋€(gè)問(wèn)題是當(dāng)定位環(huán)境存在信號(hào)遮擋時(shí)，三邊定位法便失效了。同時(shí)，考慮房間內(nèi)用于照明的LED布局和數(shù)量不僅局限于等邊三角形以及多于3個(gè)這種實(shí)際情況，如圖2所示。為此，本文提出了一種基于多個(gè)LED實(shí)現(xiàn)三邊定位的方法。在室內(nèi)空間多個(gè)可用LED中，通過(guò)設(shè)計(jì)的選取準(zhǔn)則，選擇3個(gè)LED作為參考信源實(shí)現(xiàn)定位，其關(guān)鍵是用于定位的LED拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。

圖2 房間多個(gè)LED照明布局

圖3 算法應(yīng)用模型

3.1 算法原理

考慮一種房間內(nèi)有6個(gè)LED照明布局的情況，如圖3所示，在A, B, C 3個(gè)LED的基礎(chǔ)上再添加3個(gè)定位用的LED (A1, B1, C1)。增加3個(gè)LED擴(kuò)大了輻射面積，相應(yīng)的定位區(qū)域也隨之?dāng)U大。我們?cè)谠瓉?lái)18個(gè)定位點(diǎn)(深色圓點(diǎn))基礎(chǔ)上再增加24個(gè)定位點(diǎn)(淺色圓點(diǎn))。

在多個(gè)LED條件下，可供選擇的LED組合數(shù)為20種。合理選擇定位單元是提高定位性能的關(guān)鍵，基于三邊定位法的基本思想，提出兩個(gè)原則。

(1)滿秩原則 根據(jù)此前的分析可知，定位過(guò)程是最終求解式(10)的線性方程為

式中

若3個(gè)LED的拓?fù)涔簿€，則矩陣V的秩為1，此時(shí)，方程無(wú)解，無(wú)法定位。因此，選擇LED時(shí)，首先必須要確保矩陣V滿秩，即rank()2=V。

(2)強(qiáng)信號(hào)銳角三角形結(jié)構(gòu) 基于文獻(xiàn)[15]可知，三邊定位時(shí)，三角形定位區(qū)域里存在一個(gè)較小角時(shí)，定位精度較差。文獻(xiàn)[16]則證明了等邊三角形的情況下定位性能最好。在此基礎(chǔ)上，我們通過(guò)仿真，進(jìn)一步驗(yàn)證了鈍角三角形結(jié)構(gòu)的定位誤差比直角和銳角三角形的大。

因此，在滿秩原則基礎(chǔ)上，選擇接收信號(hào)最強(qiáng)的3個(gè)LED，使得構(gòu)成的拓?fù)湫螤顫M足非鈍角三角形要求。即構(gòu)成的三角形三邊滿足a2+b2≥c2, (a＞b＞c)，其中a, b和c為L(zhǎng)ED之間的距離。

3.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)性能的影響下面針對(duì)矩陣B滿秩條件下，通過(guò)仿真方法驗(yàn)

證LED拓?fù)湫问綄?duì)定位性能的影響。如圖4所示，給定一個(gè)5 m×5 m×3 m 的房間結(jié)構(gòu)，設(shè)定布設(shè)的

LED坐標(biāo)分別為L(zhǎng)ED1(2.5, 3.5, 3.0), LED2(1.5, 3.5,3.0), LED3(1.5, 1.5, 3.0), LED4(1.5, 1.5, 3.0), LED5(2.0, 2,0, 3.0)和LED6(1.0, 4.0, 3.0)。可知，3個(gè)LED構(gòu)成的三角形的形狀分為3類，即LED1, LED3, LED4 組成的銳角三角形；LED2, LED3, LED4 組成的直角三角形；LED2, LED4, LED5 組成的鈍角三角形。

取位于3個(gè)三角形內(nèi)的一個(gè)定位點(diǎn)，記為P(2.5, 2.0, 0)，通過(guò)計(jì)算可以獲得3種不同情況下的調(diào)整因子n和Cn的值，即有銳角：n=0.6839, Cn=264.2396；直角、鈍角：n=0.6670, Cn=261.5526。根據(jù)計(jì)算出的n和nC對(duì)P點(diǎn)定位，對(duì)于同一個(gè)點(diǎn)定位，銳角、直角、鈍角情況下的誤差分別為0.1989 cm, 3.7251 cm, 8.5374 cm?？梢姡g角三角形時(shí)的定位誤差明顯大于銳角和直角時(shí)的情況。

考察更大的鈍角情況，選取LED4, LED5, LED6圍成的鈍角三角形，對(duì)應(yīng)的定位誤差為19.1085 cm，顯然鈍角越大誤差最大。選取三角形內(nèi)的其他點(diǎn)進(jìn)行定位估計(jì)，其結(jié)果顯示銳角和直角模型下的定位誤差差別不大，文獻(xiàn)[12]給出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也符合這種趨勢(shì)。

4 定位性能仿真及分析

為了驗(yàn)證MLED-RSS定位算法在提高定位精度及對(duì)抗遮擋等方面具有的優(yōu)勢(shì)。選取與參考文獻(xiàn)

[12]相同的定位條件與環(huán)境，CS=60 cm, H=60 cm, 3個(gè)LED構(gòu)成等邊三角形定位區(qū)域內(nèi)測(cè)試節(jié)點(diǎn)18個(gè)，6個(gè)LED布局構(gòu)成矩形定位區(qū)域內(nèi)設(shè)置測(cè)試節(jié)點(diǎn)42個(gè)。

通常LED安裝在透鏡里，其輻射模式受透鏡的形狀、鏡片的內(nèi)部折射率和LED排列的影響。這種影響亦適用于接收器的效率，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致接收器入射角的變化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說(shuō)明了這一點(diǎn)。因此，定位估計(jì)時(shí)，對(duì)于PN接收的射頻功率PRF的仿真預(yù)測(cè)，采用指數(shù)輻射特性，即

圖4 不同拓?fù)湫问降娜切味ㄎ荒Ｐ?/p>

式中Sr和Si分別為對(duì)應(yīng)Gr(φ)和Gi(φ)的斜率常量，kr和ki分別與發(fā)射機(jī)半功率角φ1/2和接收機(jī)半功率角ψ1/2有關(guān)，即有kr=(φ1/2)Sr/ln(1/2),ki= (ψ1/2)Si/ln(1/2)。選取Sr=2.3, Si=1.6, φ1/2=50°, ψ1/2=22°, CRF=7.8×103[cm4?mW][12]。

為衡量定位性能，定義誤差函數(shù)：

波動(dòng)度函數(shù)(每個(gè)點(diǎn)的定位誤差偏離平均定位誤差的程度)：

式中(xe,ye)和(xc,yc)分別為定位節(jié)點(diǎn)的估計(jì)坐標(biāo)和準(zhǔn)確坐標(biāo)，erj為第j個(gè)定位節(jié)點(diǎn)的定位誤差，era為系統(tǒng)模型中所有定位點(diǎn)的平均定位誤差。

(1)無(wú)遮擋的情況 利用MLED-RSS算法進(jìn)行定位估計(jì)，圖5(a)和圖5(b)分別給出了定位誤差性能及誤差波動(dòng)度?？梢钥闯龆ㄎ粎^(qū)域內(nèi)每個(gè)測(cè)試點(diǎn)的定位誤差均小于4 cm，波動(dòng)方差均小于3。測(cè)試點(diǎn)的平均定位誤差為1.4895 cm，小于文獻(xiàn)[12]的2.8657 cm；平均波動(dòng)方差為1.3100，小于文獻(xiàn)[12]的1.5973。針對(duì)等邊三角形定位區(qū)域內(nèi)的18個(gè)節(jié)點(diǎn)，圖6(a)和圖6(b)分別給出了本文算法及文獻(xiàn)算法的定位誤差和波動(dòng)度?？梢钥闯龃蟛糠贮c(diǎn)的定位誤差小于原來(lái)的定位誤差，只有個(gè)別點(diǎn)的誤差稍微大于原來(lái)的情況，但平均誤差為1.4319 cm，小于改進(jìn)前的2.1344 cm，平均波動(dòng)度為1.4261，也小于改進(jìn)前的值。

(2)存在遮擋的情況 假設(shè)只有一個(gè)信號(hào)Tx1被遮擋，引入遮擋衰減系數(shù)M來(lái)描述由于遮擋導(dǎo)致接收功率下降的程度，M越小，表示遮擋越嚴(yán)重。若無(wú)遮擋情況下接收的射頻功率為PRF，則MPRF表示有遮擋時(shí)的射頻功率。圖7(a)和圖7(b)分別給出了有遮擋影響時(shí)3LED和6LED定位算法的性能仿真結(jié)果。遮擋衰減系數(shù)M分別選取-20 dBm, -15 dBm, -10 dBm, -5 dBm及0 dBm，其中M=0 dBm表示沒(méi)有遮擋。由圖7(a)看到，隨著M的減小，即遮擋程度增大，定位誤差也持續(xù)增大。在完全遮擋情況下，定位節(jié)點(diǎn)完全收不到信號(hào)，定位誤差會(huì)變得無(wú)窮大，即無(wú)法定位。這是在假設(shè)只有一個(gè)信號(hào)被遮擋的情況下得到的仿真結(jié)果，若存在兩個(gè)信號(hào)被遮擋，定位誤差會(huì)更大。

圖5 無(wú)遮擋環(huán)境MLED-RSS定位性能

圖6 3LED和6LED定位性能比較

圖7 遮擋對(duì)定位精度的影響

表1給出了兩種定位算法定位時(shí)，各節(jié)點(diǎn)的平均定位誤差值。可以看出，3LED算法的定位性能受室內(nèi)定位環(huán)境的遮擋衰減影響很大，而6LED定位算法對(duì)遮擋影響并不敏感，由圖7(b)也可以看到，針對(duì)不同的遮擋衰減系數(shù)，各節(jié)點(diǎn)定位誤差差別不大，其中M=-20 dBm, -15 dBm, -10 dBm及-5 dBm時(shí)誤差曲線完全重合，為清晰所見，圖中僅給出M=-20 dBm與M=0 dBm時(shí)的性能對(duì)比結(jié)果。出現(xiàn)此結(jié)果的原因在于6LED定位算法中選擇最強(qiáng)的PRF，當(dāng)Tx1信號(hào)被遮擋，定位單元將摒棄Tx1，因此定位誤差不再對(duì)M變化敏感。顯然，采用MLED-RSS算法的定位系統(tǒng)即使在有遮擋的情況下也可以取得很好的定位精度。

5 結(jié)論

室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到各行各業(yè)，正迅速改變著人們的日常生活。如何能提高定位技術(shù)的準(zhǔn)確度從而更好地滿足人們的需求是定位技術(shù)發(fā)展迫切需要解決的問(wèn)題。本文提出了基于RSS定位技術(shù)，合理利用室內(nèi)多個(gè)LED進(jìn)行室內(nèi)精確定位的VLC定位方法(MLED-RSS)，該方法可以在很大程度上提高室內(nèi)定位的精確度、穩(wěn)定性、及復(fù)雜環(huán)境下定位的可能性。仿真分析驗(yàn)證了算法可以獲得小于3.5 cm的定位誤差性能。同時(shí)也驗(yàn)證了算法在解決VLC定位遮擋問(wèn)題時(shí)的有效性。MLED-RSS定位方法可以作為未來(lái)LED照明環(huán)境下室內(nèi)定位的有效選擇方案。

表1 不同遮擋條件下兩種定位算法的平均定位誤差

[1] Gallagher T, Li B, Dempster A, et al.. A sector-based campus wide indoor positioning system[C]. IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, Zurich, 2010: 1-8.

[2] Hiraku O, Takuya I, Takaya Y, et al.. Erasure coding for road to vehicle visible light communication systems[C]. IEEE on Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, 2011: 75-79.

[3] Thomas Q, Wang Y, Ahmet S, et al.. Analysis of an optical wireless receiver using a hemispherical lens with application in MIMO visible light communications[J]. Journal of Lightwave Technology, 2013, 31(11): 1744-1754.

[4] Panta K and Armstrong J. Indoor localization using white LEDs[J]. Electronics Letters, 2012, 48(4): 228-230.

[5] Yang S, Jung E, and Han S. Indoor location estimation based on visible light communication using multiple optical receivers[J]. IEEE Communications Letters, 2013, 17(9): 1834-1837.

[6] Yang S, Kim D, Kim H, et al.. Visible light based high accuracy indoor localization using the extinction ratio distributions of light signals[J]. Microwave and Optical Technology Letters, 2013, 55(6): 1385-1389.

[7] Yoshino M, Haruyama S, and Nakagawa M. High-accuracy positioning system using visible light and image sensor[C]. IEEE Radio and Wireless Symposium, Orlando Florida, 2008: 439-442.

[8] Zhang W and Kavehrad M. A 2-D indoor localization system based on visible light[C]. IEEE Photonics Society Summer Topical Meeting Series, Seattle, 2012: 80-81.

[9] Vegni A M and Biagi M. An indoor localization algorithm in a small cell-based lighting system[C]. IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2012), Sydney, 2012: 1-7.

[10] Jung S, Hann S, and Park C. TDOA-based optical wireless indoor localization using ceiling lamps[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2011, 57(4): 1592-1597.

[11] Horiba M, Okamoto E, Shinohara T, et al.. Improved NLOS detection scheme for hybrid-TOA/AOA-based localization in indoor environments[C]. IEEE International Conference on Ultra-Wideband (ICUWB), Sydney, 2013: 37-42.

[12] Kim H, Kim D, Yang S, et al.. An indoor visible light communication positioning system using a RF carrier allocation technique[J]. Journal of Lightwave Technology, 2013, 31(1): 134-144.

[13] Ganti D, Zhang W, and Kavehrad M. VLC-based indoor positioning system with tracking capability using kalman and particle filters[C]. IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, NV, 2014: 476-477.

[14] Kim H, Kim D, Yang S, et al.. Analysis of inter-cell interference and crosstalk in carrier allocation based visible light communication[C]. Optical Fiber Communication Conference and Exposition (OFC/ NFOEC), Los Angeles, CA, 2012: 1-3.

[15] Sarrate J, Palau J, and Huerta A. Numerical representation of the quality measures of triangles and triangular meshes[J]. Communications in Numerical Methods in Engineering, 2003, 19(7): 551-561.

[16] 孫佩剛, 趙海, 韓光潔, 等. 混沌三角形定位參考點(diǎn)選擇算法[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2007, 44(12): 1987-1995.

Sun Pei-gang, Zhao Hai, Han Guang-jie, et al.. Chaos triangle compliant location reference node selection algorithm[J]. Journal of Computer Research and Development, 2007, 44(12): 1987-1995.

吳 楠： 男，1979 年生，博士，副教授，主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代移動(dòng)無(wú)線通信系統(tǒng)、可見光通信系統(tǒng)(包括MIMO, OFDM、信道編碼、協(xié)作通信、自組織網(wǎng)絡(luò))等.

王旭東： 男，1967年生，博士，教授，主要研究方向?yàn)镸IMO無(wú)線通信、空間調(diào)制、光無(wú)線通信.

胡晴晴： 女，1989 年生，碩士生，研究方向?yàn)榭梢姽馔ㄐ排c可見光定位.

Multiple LED Based High Accuracy Indoor Visible Light Positioning Scheme

Wu Nan Wang Xu-dong Hu Qing-qing He Rong-xi

(Information Science Technology College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

In order to apply Visible Light Communication (VLC) to indoor positioning, based on the

Signal Strength (RSS) positioning technology, a scheme namely MLED-RSS positioning algorithm, utilizing multiple LED transmitters to achieve indoor positioning is proposed in this paper. In the proposed scheme, the impact of topology on positioning performance is fully considered, three LEDs are reasonably selected from the multiple LEDs deployed in the room as transmitted nodes to provide position coordinates, and then the improved trilateration method is used to obtain the target location information. MLED-RSS positioning algorithm can effectively solve the block or shadow effect existing in indoor visible location. Simulation results show that the MLED-RSS positioning algorithm can achieve high localization accuracy.

Indoor positioning; Visible Light Communication (VLC); Received Signal Strength (RSS); Trilateration method

TN929.1

A

1009-5896(2015)03-0727-06

10.11999/JEIT140725

2014-05-29收到，2014-10-09改回

國(guó)家自然科學(xué)基金(61371091)資助課題

*通信作者：王旭東 wxd@dlmu.edu.cn