[发明专利]一种基于可见光通信的单目定位方法及其系统在审

专利信息
申请号: 201710699999.7 申请日: 2017-08-16
公开(公告)号: CN107395279A 公开(公告)日: 2017-11-24
发明(设计)人: 关伟鹏;彭淇;吴玉香;谢灿宇 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: H04B10/116 分类号: H04B10/116;H04W4/02;H04W4/04;G01S5/16
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司44245 代理人: 李斌
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 可见 光通信 定位 方法 及其 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,具体涉及一种基于可见光通信的单目定位方法及其系统。

背景技术

现有的基于VLC的室内定位作品大多数是基于PD的定位,PD依赖于对角度的测量,不同强度的光、PD以及发射器和接收器之间的距离的不同会导致效果相差很大,因此存在高复杂性,这种问题最终会增加定位误差,并降低系统的精度,因为系统相关参数中少量的误差会导致整个系统的误差百分比增大。为了提高系统的精度和降低复杂度,通过改变接收端的结构来减少系统相关参数的误差是十分必要的。在视觉定位中,双目定位法由于LED的实际图像中心并不是总在像素的中心,因此,出现了量化误差。此外,定位精度依赖于图像传感器之间的分离,同时也存在系统误差。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足,提供了一种基于可见光通信的单目定位方法,所述方法基于FDMA调制技术分配LED不同的频率,在接收端采用成像接收,即单目定位法,相较于传统的非成像接收,降低了算法的复杂性和量化误差的影响,因此系统不受制于两个图像传感器之间的距离,无需附加模块就能够实现高精度的定位。

本发明的另一目的在于提供一种基于可见光通信的单目定位系统。

本发明的目的可以通过如下技术方案实现:

一种基于可见光通信的单目定位方法,所述方法包括以下步骤:

步骤1、在三盏LED中,每盏LED发射端的信源发出不同频率的方波作为不同LED的ID信息,经过FDMA调制模块后输入LED驱动电路使能端,控制LED以不同频率亮灭;

步骤2、接收端经过摄像头捕捉三盏LED发出的光信号,在图像传感器上得到三盏LED带有条纹的图像;

步骤3、智能移动设备在图像传感器得到三盏LED带有条纹的图像后,由卷帘效应得到对应的LED的ID信息,在检测到三盏LED后,再通过距离的几何关系分别计算三盏LED与接收端的距离,最后计算得到接收端的坐标,实现精确定位。

进一步地,所述步骤1具体包括以下步骤:

步骤11、每盏LED发射端的信源产生不同频率的方波作为不同LED的ID信息;

步骤12、在FDMA调制模块中,DFT模块、子载波映射模块和IDFT模块实现对原信号的插值,将原信号调制到不同的频段上;调制后的信号通过加循环前缀模块对信号进行加循环前缀,再经过数-模转换模块将数字信号转换为模拟信号后输入LED驱动电路来控制LED以不同的频率亮灭。

所述步骤2具体包括以下步骤:

步骤21、三盏LED发射的光信号到达接收端的摄像头处;

步骤22、三盏LED的光信号经过摄像头的透镜,聚焦于图像传感器上,获得三个带有条纹信息的LED图像。

进一步地,所述步骤2与步骤3中的图像传感器为CMOS图像传感器,其通过逐行扫描的方式来处理LED图像中每一行的像素,整合一帧图像的时间从图像传感器的第一行像素复位曝光开始,到最后一行像素读出结束,在这个阶段里,LED快速亮灭在图像上产生亮暗的条纹,形成LED带有条纹的像。

进一步地,所述步骤3具体包括以下步骤:

步骤31、利用卷帘效应对LED带有条纹的图像的明暗条纹进行解码,得到对应的LED的ID信息:对图像中每一行的像素采用二阶多项式拟合,所获得的每一幅图像先进行0-255阶的灰度值转换,然后将每一行像素单元表示为(pi,bi),其中,pi为该行第i个像素,bi为第i个像素的灰度值,通过设置阈值获取二阶多项式拟合曲线与灰度值曲线间的截取区域,获得一组灰度值yi,将这些灰度值按升序排列好,选择20%时的值;当检测的为暗条纹时,所选取的灰度值将会接近于0;当检测的为亮条纹时,所选取的灰度值将会远大于0;进而获得一个列矩阵的灰度值来进行解码;对于所获得的一个列矩阵的灰度值其明暗条纹的消光比不会太高,从而大大限制了传输的距离以及抗背景光的干扰能力,因此,通过直方图均衡将图像的像素变换为均匀分布在256阶灰度级来增强明暗条纹间的消光比,再利用索贝尔滤波器来进一步增强消光比,最后,使用三阶多项式拟合来设置一个合适的灰度阈值检测来还原编码的ID信息,从而获得LED的ID信息;

步骤32、在获得LED的ID信息后,需要通过距离的几何关系计算三盏LED与接收端的距离,最后计算得到接收端的坐标,实现精确定位:

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