[实用新型]一种基于多层感知机的室内三维可见光指纹定位系统

说明书

本实用新型公开了一种基于多层感知机的室内三维可见光指纹定位系统，该系统包括依次连接的LED发光调制器、LED灯光接收及光电转换模块、滤波解调器、多层感知机定位模块。其中，所述的LED发光调制器采用CDMA调制方式；所述的LED灯光接收及光电转换模块接收LED灯光源并转换成电信号；所述的滤波解调器对电信号进行滤波并通过解调获得每一个LED的ID信息；所述的多层感知机定位模块使用LED的ID信息预测设备所在位置。本实用新型将多层感知机技术应用于室内三维定位，提高了室内定位的精度，并且具有很强的抗干扰能力及稳定性，具有广阔的应用前景。

技术领域

本实用新型涉及可见光通信、机器学习和室内三维定位技术领域，具体涉及一种基于多层感知机的室内三维可见光指纹定位系统。

背景技术

近年来，可见光通信成为了研究的热门，特别是LED产业的飞速发展，很多高性能LED被研发出来，基于LED的一系列多功能照明技术也正在被广泛研究，甚至已经有一些技术已经得到了应用，真正实现了“一灯多用”。由于LED灯具有调制性能好、调制灵敏度高、抗干扰能力强等突出优点，科学家们慢慢发现其在通信领域有很大的用途。例如，可以把信息转换成调制信号再通过LED灯转换成肉眼无法察觉的发光频率，如此，只要通过一些可以察觉LED灯发光频率的器件把信息提取出来就可以达到通信的目的，而光电二极管就是一种可以实现这种功能的器件。

现今，服务型机器人以及智能仓库系统都会涉及到室内定位技术。目前，室内定位的技术方案有无线局域网(WIFI)、红外线、射频识别(RFID)、Zigbee、UWB、蓝牙等，然后由于这些技术方案成本高、定位速度慢和定位精度低、只能在二维平面定位等原因，还没有被广泛地应用。

随着机器学习研究的日趋成熟，也有一些研究人员将机器学习应用到室内定位技术中。现有的应用到LED灯可见光通信的室内定位技术中的机器学习算法有K近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等。但是这些比较传统的机器学习算法由于自身的缺陷并没有很好地拟合训练数据以达到较高的定位精度，由于精度不高只能在二维平面定位，有些还还需要占用很大的存储空间和很高计算力，没有达到服务机器人所需要的实时性的效果。为了方便将LED灯和可见光通信应用到室内定位，特别是基于机器学习的室内定位，有必要设计一种高精度的三维定位系统。将多层感知机应用到室内定位技术中，既可以达到很高的定位精度、实现三维定位，又可以达到实时性的要求，对室内定位技术的发展有明显的帮助。

实用新型内容

本实用新型的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于多层感知机的室内三维可见光指纹定位系统。

本实用新型的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于多层感知机的室内三维可见光指纹定位系统，所述的室内三维可见光指纹定位系统包括LED发光调制器、LED灯光接收及光电转换模块、滤波解调器、多层感知机定位模块，其中，

所述的LED发光调制器包括依次连接的STM32单片机、LED驱动电路、LED灯阵列，其中，STM32单片机采用CDMA调制方式对流入LED驱动电路的电流进行调制，LED驱动电路用于驱动LED灯阵列按照经过CDMA调制的电流发射光信号；

所述的LED灯光接收及光电转换模块包括依次连接的由光电二极管组成的光电转换电路、一级放大电路、二级放大电路，其中，所述的光电转换电路通过光电二极管将接收到的LED灯光能量转换为电流，所述的一级放大电路和二级放大电路对电流进行级联放大；

所述的滤波解调器包括依次连接的带通滤波器、自适应滤波器、解调器，其中，所述的带通滤波器和自适应滤波器对放大后的电流进行滤波处理，提取出有用的电流分量，所述的解调器对电流分量进行解调，获取不同LED灯对应的ID信息及其对应的能量P_k；