[发明专利]一种基于人工智能算法的点分类室内可见光定位方法

权利要求书

1.一种基于人工智能算法的点分类室内可见光定位方法，其特征在于，具体步骤如下：

首先，室内安装N个LED光源和若干作为待测点的接收机，每个接收机将LED发出的光信号转换为电信号，解码处理后得到各LED的坐标位置及各自的接收功率；

然后，将室内空间的高度进行N_H层次的划分，并在每层上分别设置M个格点，为各格点分别预设高度标签和标签分类；每个格点均能接收到N个LED功率，所有格点的总接收功率共N_H×M组；

总接收功率P_r分为视距链路和非视距链路两部分接收功率之和：

P_t为LED发送的总功率，H_LOS(0；S；R)是视距链路信道增益，H_NLOS(0；S；R)是非视距链路信道增益，S表示光源，R表示光电探测器PD；

通过将N_H×M组总接收功率进行归一化后，分别训练高度分类模型、标签分类模型和映射模型；

接着，针对每个待测点，将其接收到的N个接收功率进行归一化后，分别输入训练好的高度分类模型、标签分类模型和映射模型，得到该待测点的高度数据、标签分类以及对应映射后的视距链路接收功率；

进一步，根据各待测点的高度数据及映射的视距链路接收功率，计算出各待测点到不同光源的距离；

针对当前待测点，该待测点到第i个LED光源的距离计算为：

其中，D_i表示待测点到第i个LED的距离，m表示朗伯散射系数，A表示光电探测器PD的面积，T_s(ψ)为光滤波器增益，g(ψ)是聚光器增益，P_ti表示第i个LED的发射功率，P_ri表示接收机接收的来自第i个LED的接收功率，h_i表示待测点与第i个LED之间的高度差；

最后，根据当前待测点到N个光源的距离，利用三边测量法计算出该待测点的坐标。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的点分类室内可见光定位方法，其特征在于，所述室内空间的长宽高尺寸为L×W×H；N不小于3，LED光源呈均匀布置，且各LED光源之间间隔一定的距离；每个接收机均包括一个光电探测器PD和接收端处理器。

3.如权利要求1所述的一种基于人工智能算法的点分类室内可见光定位方法，其特征在于，所述预设高度标签具体为：

首先，将室内空间的高度范围H∈[H_d,H_u]，按照距离d_H的间隔均匀划分为N_H份，形成高度平面集合得到对应的高度标签集为{1,2,...,N_H}；

然后，在每一高度平面的定位区域内，分别设置均匀分布的格点，格点的间距设为d，共生成M个格点：

其中，定位格点间距d由所需定位模式决定，定位模式包括粗定位与精定位，粗定位间距大于精定位间距。