RSS/AOA混合算法提升室内可见光定位精度

本文主要探讨了"基于RSS/AOA混合的室内可见光定位算法"这一主题，针对室内可见光定位精度较低的问题，提出了一种创新的定位策略。该算法融合了接收信号强度（RSS）和到达角度（AOA）两种关键信息，以提高定位的准确性。RSS反映了信号的强度，而AOA则提供了关于信号源方向的信息，两者结合能够提供更丰富的空间特征。 算法的关键在于运用最小二乘准则（LS），通过构建一个混合定位的优化目标函数，旨在精确估计定位节点的位置。当目标函数呈现出非凸特性时，作者将其转化为广义信赖域子问题（GTRS）的形式，这有助于找到全局最优解，确保定位结果的可靠性。 在实验部分，研究者在一个典型的室内环境——5米乘5米乘3米的二维空间内进行了模拟，共选择20×20个测试点。结果显示，该算法在这样的环境中，平均定位误差仅为8.7厘米，显示出显著的精度优势。此外，对于三维定位场景，特别是动态目标的定位和追踪，该算法在水平和垂直方向都展现出良好的性能，表明其不仅适用于静态环境，也适用于动态变化的情况。 本文的关键词包括光通信、室内定位、接收信号强度、到达角度以及广义信赖域子问题，这些都是理解该算法核心技术的关键术语。该研究对于提升室内可见光通信系统的定位精度具有重要意义，对于诸如物联网、智能建筑等领域的应用具有实用价值。 本文的核心贡献在于提出了一种有效解决室内可见光定位难题的方法，通过结合RSS和AOA信息，并采用优化技术来提高定位精度，对于推动相关领域的发展具有实际的推动作用。