[发明专利]一种基于粒子群优化的高精度可见光定位方法及系统有效
申请号: | 201710803114.3 | 申请日: | 2017-09-08 |
公开(公告)号: | CN107613459B | 公开(公告)日: | 2019-11-15 |
发明(设计)人: | 吴玉香;关伟鹏;蔡烨;谢灿宇 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | H04W4/02 | 分类号: | H04W4/02;H04W64/00;H04B10/116;G06N3/00;G01S5/16 |
代理公司: | 44245 广州市华学知识产权代理有限公司 | 代理人: | 李斌<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
地址: | 510640广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 粒子 优化 高精度 可见光 定位 方法 系统 | ||
1.一种基于粒子群优化的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述方法根据可见光通信系统得到目标函数,采用改进的粒子群优化算法对接收端进行定位,包括以下步骤:
步骤1、初始化粒子群中各个粒子的速度、位置属性,作为可见光定位的初始位置,并通过适应度函数计算初始适应度,定义模拟退火算法中的初始温度;
步骤2、对粒子的全局最佳位置gbest进行模拟退火领域搜索,并对其进行更新;
步骤3、根据速度的更新原则对粒子的速度进行更新,并更新每个粒子的位置;
步骤4、根据可见光传输信道过程中的数学模型得到的目标函数计算每个粒子的适应度;
步骤5、分别将每个粒子与其经过的最佳位置的适应度进行比较,更新其历史最佳位置pbest,将每个粒子与群体经过的最佳位置的适应度进行比较,更新其全局最佳位置gbest;
步骤6、重复步骤2-5,直至达到所设的迭代次数mmax,输出粒子的全局最佳位置gbest,即为所求的可见光通信的最佳定位位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述步骤1具体包括以下步骤:
步骤11、设置粒子群体大小为N,对各个粒子的空间坐标进行设置,作为可见光定位的初始点,同时,对粒子的速度(vx,vy,vz)进行初始化,定义粒子群优化的迭代次数mmax;
步骤12、将可见光通信时信号传输过程中的衰减因子作为目标函数,根据该目标函数计算各个粒子的适应度:
Fitnessj=∑(H′j-Hj)2
其中,dj为各个粒子与各个LED灯之间的距离,(X,Y,Z)为各个粒子的坐标,(Xj,Yj,Zj)为各个LED灯的坐标,A是接收端PD的有效面积;d是发射端和接收端之间的距离;θ是发射端发射角;ψ是接收端入射角;Ts(ψ)是光学滤波器的增益;G(ψ)是光学集中器的增益;m是朗伯序数,H为LED灯到地面的距离,在该系统中即为所设房间的高度,H′j为各个粒子所在位置根据理论公式计算得到的信道增益,即所述衰减因子;Hj为实际测量得到的衰减因子,其中令:
C为本室内可见光定位系统中的常数,且假设接收端所在平面与发射端平面平行,故cos(θ)=cos(ψ),则:
步骤13、根据粒子的适应度,选出粒子群体中适应度最佳的粒子作为初始的群体最优解;同时,将当前位置设定为粒子的历史最优解;
步骤14、根据下列式子计算模拟退火算法中的初始温度:
其中,fgbest为当前群体最优粒子的适应度。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述步骤2的具体过程为:
对粒子进行领域搜索,依据Metropolis接受准则:
其中,pj表示模拟退火算法中Metropolis接受准则得到的接受概率,Tk表示第k次退火时的温度,如果pj为(0,1)区间的随机数,则接受新的粒子作为新的群体最优解,同时,用下列式子退火,即降低温度:
Tk+1=λTk
其中,λ为衰减因子,0<λ<1。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学,未经华南理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710803114.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。