[发明专利]一种室内微蜂窝可见光通信网络中基于卡尔曼滤波的定位与越区切换方法在审

专利信息
申请号: 201510631659.1 申请日: 2015-09-29
公开(公告)号: CN105162519A 公开(公告)日: 2015-12-16
发明(设计)人: 黄治同;熊节庆;纪越峰 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: H04B10/116 分类号: H04B10/116;H04B10/114;H04W36/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 室内 蜂窝 可见 光通信 网络 基于 卡尔 滤波 定位 越区 切换 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及可见光通信(VLC)领域,具体来说,涉及一种室内微蜂窝可见光通信网络中基于卡尔曼滤波的定位与越区切换方法。

背景技术

近年来,LED由于其低能耗,寿命长,种类繁多,绿色环保等优势成为下一代照明的有力选择,国内外各大照明厂商(如飞利浦,亿光,科瑞)相继研发出各种高性能LED投入市场,可以预见未来LED灯将成为人们日常生活照明的首选,同时LED的普及也为可见光通信的长远发展奠定了基础。此外人们注意到LED还具有良好的调制性能、响应灵敏度高等优点,利用LED的这种特性,在照明的同时,还可以把数据调制到LED上进行传输,从而实现一种新兴的光无线通信技术,即可见光通信技术[。但是测量发现,一方面白光LED照明器件本身的通信带宽比较有限,因此需要研究各种提高VLC系统速率和网络容量的方法和技术,以实现宽带通信的目标;另一方面,由于单个LED光源发出的光具有一定的定向性,漫射性比以往使用的荧光光源弱,因此,为了实现室内,尤其是大型室内环境的均匀照明,一般需要在室内天花板上按照规则排列若干LED光源形成光源阵列。所以如果我们让不同的LED光源发送不同的信息,每个LED光源独自负责自身有效覆盖范围内用户的业务通信,这就实现了基于光源位置的空分复用,理论上可以大大提高整个网络的通信容量,我们把这种网络称为室内微蜂窝可见光通信网络。

室内微蜂窝可见光通信网络类似于无线通信中的微蜂窝小区,只是覆盖区域更小,通常一个LED灯(阵列)照射的区域即为一个服务区域。一般来说,一个LED灯能够服务的区域大概是直径为2-3m的圆形区域,当用户移动时,可能只需几秒就穿过一个服务区域,同时由于可见光通信独特的视距特性,信道特性和无线通信也大不相同,所以在室内微蜂窝可见光通信网络中,一个快速、准确、有效的切换机制是保证移动用户服务质量的前提。在这些条件下,我们提出了新的定位和越区切换算法,而如何得到用户的位置信息则是其中的一个难点。目前大多数的位置服务LBS(locationbasedservice)都是利用多条下行链路来得到用户的位置信息,比如GPS,但是在室内由于建筑物的遮挡,GPS处于不可用状态。而在我们的室内微蜂窝可见光通信网络中,可以利用上行红外链路,通过一些定位算法来实现用户位置的估计,从而保证切换的顺利实现。在这个过程中,我们引入了卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器是一种高效率的递归滤波器。它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计出动态系统的状态。我们在定位后使用卡尔曼滤波器来提高定位性能,通过设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的更好的估计,这为我们在接下来的切换过程提供了更加准确的判决条件。

发明内容

本发明提出一种在室内微蜂窝可见光通信网络中基于卡尔曼滤波的定位与越区切换方案,从而解决室内可见光通信(VLC)网络吞吐效率以及切换难执行的问题。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是:

图1所示的一个室内微蜂窝可见光通信网络模型,该模型适用于比较宽阔的大厅等场景。我们通过排列LED灯的分布,利用可见光的视距性,既实现了无缝覆盖来保证用户的服务质量,又节省了在LED灯上的花费。如果用户在当前服务小区1,那么当用户移动到小区边缘时,必须有一套机制来通知协调器完成即将到来的越区切换。基于此,我们提出了一种切换机制来解决上述问题,本发明的具体实施步骤为:

(1)在单个微蜂窝小区内完成定位。

(2)利用卡尔曼滤波器滤除噪声影响,提高定位精度。

(3)利用上述步骤的位置信息决定是否启动预切换。

(4)移动台利用接收到的信号功率信息通知协调器完成链路切换过程。

进一步,步骤(1)中在单个微蜂窝小区内完成定位是指在图2所示的单个LED灯下估计出移动台的位置。在该系统中,我们采取的上行方式为红外上行,通过控制红外信号功率来防止对人眼造成伤害。

进一步,步骤(2)中,我们引入了卡尔曼滤波器来处理步骤(1)中得到的定位数据,通过公式(1)~公式(5),我们迭代更新每个采样时刻移动台的位置,由于卡尔曼滤波器不用记录历史状态,只需要保存上一时刻的协方差,所以卡尔曼滤波器实际上就是不断的把协方差递归,从而估算出最优的状态值,这里就是指移动台的平面坐标。图3显示了通过卡尔曼滤波对系统定位的优化过程,可以看出提升还是很明显的。

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