高精度室内可见光定位算法-基于质心加权的误差最小化

"该文主要讨论了一种用于自动驾驶的定位误差最小化算法，将质心加权的思想应用于室内定位，以提高定位精度。通过非线性优化获取的位置估计坐标作为质心算法的输入，并利用加权因子作为约束，优化定位结果。文章还介绍了仿真实验及其对定位性能的分析，探讨了信道噪声对定位的影响，并提出了高精度的可见光室内定位方法，包括距离估计目标函数和质心加权混合定位算法。" 本文是关于自动驾驶技术中定位精度提升的论文，重点讲述了如何利用质心加权算法来最小化定位误差。在室内定位场景中，由于环境复杂性和信号干扰，定位算法的精度往往受到影响。为了改善这一情况，作者将非线性优化技术与质心算法结合，通过对参与定位的LED数量（如N1=4）计算加权因子（如w1-w4），以这些加权因子调整质心算法中的坐标估计，从而得到更精确的未知节点坐标。 具体来说，论文中提出了一个基于时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）的定位方法，通过测量不同LED发出的信号到达定位终端的时间差，估算出传输距离差，并构建目标函数。通过有约束的非线性规划算法，求解出定位终端的位置坐标，有效解决了噪声环境下TDOA定位算法的问题。 此外，论文还引入了距离信息作为加权因子的一部分，提出了质心加权混合定位算法。这种方法进一步优化了定位性能，尤其是在有噪声的环境中。仿真实验表明，即使在低信噪比（SNR=2dB）条件下，该方法也能达到平均5cm的定位误差，而采用质心加权后，平均定位误差降低到3cm，显著提高了室内定位的精度和系统的稳健性。 论文最后通过在5m x 5m x 3m空间区域的仿真实验，考虑了噪声因素，验证了所提算法的有效性，特别是在可见光通信（Visible Light Communication, VLC）场景下，对于提高室内定位的准确性和实用性具有重要意义。这种方法特别适用于那些需要高精度定位的自动驾驶系统，例如在复杂的室内环境或者地下停车场等场景。