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【英文篇名】 |
High Precision Indoor Visible Three-Dimensional Positioning System Based on Immune Algorithm |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
王鹏飞;
关伟鹏;
文尚胜;
谢勇坚;
吴玉香;
张美琦; |
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【英文作者】 |
Wang Pengfei;
Guan Weipeng;
Wen Shangsheng;
Xie Yongjian;
Wu Yuxiang;
Zhang Meiqi;
School of Materials Science and Engineering;
South China University of Technology;
State Key laboratory of Luminescence Materials and Devices;
School of Automation Science and Engineering; |
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【作者单位】 |
华南理工大学材料科学与工程学院;
华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室;
华南理工大学自动化科学与工程学院; |
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【文献出处】 |
光学学报
, Acta Optica Sinica, 编辑部邮箱
2018年 10期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
光通信;
室内定位系统;
免疫算法;
定位精度; |
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【英文关键词】 |
optical communications;
indoor positioning systems;
immune algorithm;
positioning accuracy; |
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【摘要】 |
针对现有室内可见光三维定位系统存在的计算复杂、精度低等缺点,提出了一种基于免疫算法的室内可见光高精度三维定位系统。免疫算法是受生物免疫系统的启示而设计出来的一种具有全局寻优能力的智能算法,可以用于解决全局优化问题,而基于可见光通信(VLC)的室内定位,可以将其转化为全局优化问题。因此,在三维室内定位中,可以通过免疫算法获得最佳的接收机坐标。由于系统噪声和系统中使用的设备不完善,接收器和发射器之间的距离偏离实际值,产生定位误差。通过将误差修正因子引入免疫算法,可以精确地确定接收机在三维空间中的坐标。仿真结果表明,在3m×3m×4m的室内环境中,80次迭代的定位误差为0.69cm。多点定位测试的平均定位误差为2.13cm。运动场景定位的扩展实验也表明,所提方法96.04%的定位误差在1.7cm以下,优于现有的三维可见光室内定位方法。因此,基于免疫算法的室内可见三维定位系统可以实现高精度的定位服务,在各种室内定位场景中具有潜在的应用价值。 |
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【英文摘要】 |
In view of the disadvantages of the indoor visible light three-dimensional positioning system,such as complex calculation and low precision,we propose an indoor visible high precision three-dimensional positioning system based on immune algorithm.The immune algorithm,which is designed according to the biological immune system,is an intelligent algorithm with global optimization ability.The immune algorithm can be used to solve the global optimization problem.In the visible light communication(VLC)-based ind... |
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【基金】 |
教育部国家级大学生创新创业训练计划项目(201510561003,201610561065,201610561068,201710561006,201710561054,201710561057,201710561058,201710561199,201710561202);
广东大学生科技创新培育专项“攀登计划”(pdjh2017b0040,pdjha0028) |
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【更新日期】 |
2018-11-22 |
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【分类号】 |
TN929.1 |
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【正文快照】 |
1006007-1positioning error of the multi-point positioning test is 2.13cm.The extended experiment in motion scenepositioning also shows that 96.04%positioning errors of the proposed method are below 1.7cm,which is superiorto that of other existing methods |
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