混合滤波与改进贝叶斯相融合的室内可见光指纹定位方法

摘要：

针对室内环境光、噪声等因素会对移动终端接收到的可见光信号强度产生干扰从而导致定位精度不高的问题,本文提出了一种将高斯拟合+卡尔曼滤波(GF-KF)与改进贝叶斯(Improved-Bayes)融合的室内可见光指纹定位方法.首先通过GF-KF算法修正采集到的接收信号强度(RSS)作为指纹库数据,再通过对加权K近邻法的权值系数改造后与贝叶斯算法融合的方法将待测点与指纹点RSS数据进行匹配,计算分析出位置.试验结果表明,在该算法模型下,平均定位误差为 1.42 cm,92.83%的测试点定位误差不大于 2 cm,相较于卷积神经网络算法、加权K近邻算法和支持向量机法精度更高,稳健性更强.

关键词：光通信、可见光指纹定位、高斯拟合、卡尔曼滤波法、加权K近邻法、贝叶斯算法

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：四川省教育厅科技计划;四川省科技支撑计划

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：104-109,128