基于Elman神经网络的可见光室内定位算法研究.docx

近年来，室内定位技术因其在物联网、智能建筑、零售业等领域的广泛应用而备受关注。传统的GPS等室外定位系统在室内环境中因信号遮挡和反射导致性能下降，因此需要专门的室内定位算法来解决这一问题。本文针对这一挑战，提出了基于Elman神经网络的可见光室内定位算法，旨在提高定位精度并降低复杂度。 Elman神经网络是一种具有短时记忆功能的递归神经网络，能处理时间序列数据，适合于对动态变化的室内环境进行预测。在本文提出的算法中，首先利用两个Elman神经网络分别预测待测点的横向和纵向坐标，以此获得初步的位置估计。这种预测方法能够考虑到光照强度变化和环境干扰的影响，从而提供一个基础的定位结果。 然而，仅依赖Elman神经网络的预测可能会存在误差，因此引入了加权K近邻算法（WKNN）进行修正。WKNN是一种在分类和回归问题中常用的算法，它考虑了最近邻的权重，可以更准确地反映数据的局部特性。在本研究中，WKNN用于识别那些预测误差较大的点，并依据其周围已知位置点的信息对其进行校正，以提高定位的精确性。 实验设置中，室内定位系统由一个LED灯作为光源，四个水平光电探测器（PD）作为接收器，它们分别布置在接收器的四个角落，形成一个检测区域。待测点位于接收器中心，通过分析从LED到各个PD的光强变化，可以获取位置信息。通过两个Elman神经网络的预测和WKNN的修正，算法能在3.6米×3.6米×3米的室内环境中达到7.13厘米的平均定位误差，定位时间仅为0.24秒，显示出较高的定位效率和准确性。 可见光通信技术，即 VLC（Visible Light Communication），是近年来发展迅速的一种新型通信方式，利用LED灯具发出的可见光进行数据传输和定位。VLC技术具有频谱资源丰富、安全性高、对人体无害等优点，与传统的无线通信相比，更适合在室内环境部署。本文提出的结合Elman神经网络和WKNN的可见光室内定位算法，充分利用了VLC技术的特点，为室内定位提供了一个高效且精确的解决方案。 这项研究为室内定位技术带来了新的思路，通过结合Elman神经网络的时间序列学习能力和WKNN的局部信息利用，有效提升了定位的精度和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何优化神经网络的结构和参数，以及改进WKNN的权重分配策略，以适应更复杂的室内环境和更高的定位需求。此外，将此算法应用于实际场景，如购物中心、医院、机场等，有望推动可见光通信技术在室内定位领域的广泛应用。