基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法.pdf
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1、第 42 卷第 4 期2023 年 7 月Vol.42No.4Jul.2023JOURNAL OF HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)河南理工大学学报(自然科学版)基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法贺军义,韩一杰,张敏,吴梦翔,冯嘉莘(河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000)摘要:对于室内可见光定位过程中存在光信号分布不均和定位复杂的问题,提出一种基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法。通过改进室内 LED 灯的布局,使室内光照强度分布更加均匀,从而减少噪声影响,使得室内各个位置的接收功率更加
2、均衡,在此基础采用改进的万有引力粒子群算法进行目标寻优。仿真结果表明,在 5 m5 m3 m 的室内环境中,该算法最大定位误差为 1.23 cm,多点定位平均误差为 0.71 cm,整体性能优于 TOA/RSS定位方法和指纹定位方法。关键词:灯源布局;室内定位;万有引力粒子群算法;可见光中图分类号:TN929.1文献标志码:A文章编号:1673-9787(2023)4-140-8Visible light positioning algorithm based on improved light source layout and gravitational particle swarmHE
3、Junyi,HAN Yijie,ZHANG Min,WU Mengxiang,FENG Jiashen(School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China)Abstract:In order to solve the problems of uneven light signal distribution and complicated calculations in the indoor visible light positioning,a vis
4、ible light positioning algorithm was proposed based on the improved lamp source layout and particle swarms.By improving the layout of LED lights,the indoor light intensity distribution was more well-distributed,thereby reducing the influence of noise and making the received power of each indoor loca
5、tions more balanced.An improved gravitational particle swarm algorithm was used for objective optimization.The simulation results showed that,in an indoor environment of 5 m5 m3 m,the maximum positioning error of the algorithm was 1.23 cm,and the average multipoint positioning error was 0.71 cm,whic
6、h was better than TOA/RSS positioning method and fingerprint positioning method.Key words:lighting source layout;indoor positioning;gravity particle swarm algorithm;visible light0引 言近年来,对于可见光定位通信技术的研究增长迅速,基于可见光定位的系统顺势而生,受到相关专业人员的广泛关注1。基于可见光的定位系统具有定位精度高、无电磁干扰、照明通信一体化贺军义,韩一杰,张敏,等.基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定
7、位算法 J.河南理工大学学报(自然科学版),2023,42(4):140-147.doi:10.16186/ki.1673-9787.2021090053HE J Y,HAN Y J,ZHANG M,et al.Visible light positioning algorithm based on improved light source layout and gravitational particle swarmJ.Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science),2023,42(4):140-147.doi:10.161
8、86/ki.1673-9787.2021090053收稿日期:2021-09-15;修回日期:2021-11-15基金项目:国家自然科学基金资助项目(61872126,61772159);河南省科技攻关项目(212102210092);河南省高校重点研究基金资助项目(20A520015);河南理工大学博士基金资助项目(60907023)第一作者简介:贺军义(1982),男,河南平舆人,博士,副教授,主要从事室内定位技术及应用方面的教学和研究工作。Email:通讯作者简介:张敏(1982),女,河南陕县人,助教,主要从事计算机数据库技术及应用方面的教学和研究工作。Email:O S I D第 4
9、 期贺军义,等:基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法等优点2,在室内定位中被大量研究使用。目前为止,已出现多种可见光定位方法,主要包括接收信号强度指示(RSSI)、到达角度(AOA)、位置指纹库算法等3-6。黄兆标等7提出了基于朗伯模型参数估计的VLC 室内定位优化算法,通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法实现了定位精度为 3 cm 左右;杨国伟等8提出了一种基于可见光通信的室内定位与定向系统,通过结合粒子群优化(PSO)和天牛须搜索(BAS)的 VLC 室内定位与定向算法,虽然提高了定位的稳定性,但定位精度较低;陈道钱等9提出一种测距辅助的可见光指纹定位
10、方法,该方法通过多组光获取测距信息并获取定位结果,确定大致范围,并根据采集的光强度数据建立指纹数据库后,利用光强度指纹数据库进行定位,虽然定位精度较高,但建立指纹库使其复杂度较高;I.Alonso-Gonzlez等10采用感知层神经网络,改进隐藏层的节点,获取最佳的网络结构,但该系统需要构建指纹库,如果室内环境稍微发生变化,指纹库和模型都需要改变;CAI Y 等11提出基于粒子群算法的可见光定位系统,但该方法均没有考虑灯源对定位精度的影响;张健等12对传统的灯光进行改进,在天花板中心增加一个发光二极管,虽然能提高房间接收功率的均衡性,但较复杂。综上所述,以上可见光定位系统都没有考虑在定位过程中
11、对灯源进行改进。针对上述问题,提出一种改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法,通过改进传统的室内 LED 光源布局,提高整个定位区域的光照度,从而使整个区域内的接收功率分布更均匀,提高接收机接收信号,降低码间串扰和多径效应的影响。利用改进的万有引力粒子群算法求解最优值,在室内可见光模型基础上建立适应度函数,在寻优过程中加入粒子加速度并改进学习因子和权重因子从而抑制粒子收敛速度慢和陷入局部收敛问题,提高算法的计算精度。1室内可见光定位模型在可见光定位室内系统中将 LED 灯光源作为发射源,LED 灯分布在天花板上。图 1 中 LED灯 的 位 置 坐 标 分 别 为L1(x1,y1,h),
12、L2(x2,y2,h),LK(xK,yK,h),其中K为 LED 光源数量,接收端位于地面上任意位置,标记为M(x,y,z),采用光电探测器(photo detector,PD)作为接收端。仅考虑直射状态时,接收器能够接收的光功率PM与发射功率PL之间关系为PL=HLOS(0)PM,(1)式中,HLOS(0)为 VLC 通信中 LOS 的信道增益(光强衰减因子)。基于朗伯模型,将 LED 看作朗伯型光源,光强衰减因子可以表示为13HLOS(0)=(m+1)A cosm2d2cos Ts()g(),0 c0,c,(2)式中:A为接收器的有效面积;d为发送端到接收器的距离;为接收角;为发射角;Ts
13、()为接收器的光滤波器增益;c为接收器的最大视场角;g()为聚光器增益;m为朗伯散射强度系数,取决于发射端 LED的半功率强度角1 2,m=-ln 2ln(cos 1 2)。(3)由于墙壁的反射功率占比很小,因此可以忽略,仅考虑 LOS 功率。接收端噪声包括散粒噪声2shot和热噪声2thermal,散粒噪声来源于接收光功率引起的光电二极管波动,热噪声由电器件内部电子的运动产生。接收端噪声表示为2total=2shot+2thermal。(4)2改进 LED布局目前可见光定位模型使用的多个光源均以矩形均匀排列,导致房间四周角落处光照度和接收功率远低于中心位置。由于发光二极管的主要目的是照明,因
14、此需要考虑照度水平,必须在典型办公环境所需的可接受范围内,即 3001 500 lx。因此,首先计算每个模型的照度,确保设计有效。图 2为 2种发光二极管分布模型,其水平照度分布如图 3所示。传统的灯源布局角落处光照度图 1 可见光室内定位系统模型Fig.1 Model of visible light indoor positioning system1412023 年第 42 卷河南理工大学学报(自然科学版)相比中心处较差,图 2(a)中 LED 照明设备均匀分布在屋顶上,每个阵列之间的间距为 1.25 m。水平照度分布如图 3(a)所示。为了避免传统灯源布局问题,将 4个 LED 灯组布
15、置到房间的角落,具体的安装参数如图 2(b)所示,为了保证房间中心处的光照度,8个 LED 均匀布置在长 4.5 m 的外正方形上,4 个 LED 分布在长 2.5 m 的内正方形上,光照度如图 3(b)所示,改进布局后房间内的光照度更加均匀。由图 4可知,改进后的模型功率分布更均衡,提升了房间边缘的功率,可以给接收机发送更加准确的光信号。3基于改进万有引力粒子群的定位算法粒子群优化算法(PSO)通过群体粒子搜索求图 2 LED布局模型Fig.2 LED layout models图 3 模型光照度分布Fig.3 Illuminance distributions of models图 4 模
16、型接收功率Fig.4 Light received powers of models142第 4 期贺军义,等:基于改进灯源布局和万有引力粒子群的可见光定位算法解空间中的最优解。为克服粒子群优化算法多样性 不 足 的 缺 点,吴 兵14提 出 了 万 有 引 力 算 法(GSA)与粒子群算法结合的思想。基于此,本文提出改进的万有引力粒子群算法与室内可见光系统相融合。3.1粒子引力质量计算在 GSA 算法中,粒子的质量取决于粒子当前时刻的适应度。粒子的引力质量Mi(t)为Mi(t)=mi(t)p=1Nmp(t),mi(t)=fiti(t)-worst(t)best(t)-worst(t),(5)
17、式中:best(t)为t时最佳适应度;worst(t)为t时最差适应度;fit(t)为t时的适应度。3.2引力计算t时刻粒子i受到来自粒子j的力为Fij(t)=G(t)Mi(t)Mj(t)Rij(t)+(xj(t)-xi(t),(6)式中:为一个极小的常量;Rij(t)为粒子i,j之间的欧氏距离;G(t)为引力常数,其表达式为G(t)=G0 e-t/titer,(7)其中,G0为引力常数初值,取 10,titer为最大迭代次数。3.3粒子群与万有引力算法结合万有引力算法后,粒子速度和位置更新公式分别为Vi(t+1)=Vi(t)+rai(t)+c1r1(pbesti-xi(t)+c2r2 gbe
18、sti-xi(t),(8)xi(t+1)=xi(t)+Vit,(9)式中:为惯性权重因子;ai(t)为粒子的加速度;pbesti为局部最优解;gbesti为全局最优解。其中,ai(t)=Fi(t)Mi(t)。(10)3.4算法初始化及适应度函数粒子群算法的初代粒子是随机的,并且参数较少,设置粒子的种群数目和最大迭代次数即可。初始生成粒子的坐标和速度均随机,将之作为接收机的初始位置和初始速度。根据改进的 LED布局,将离接收机最近的 5 个 LED 之间的距离差设置成适应度函数(式(11),避免离接收机较远的 LED由于光信号传输过程造成的误差。fitness=i=15i(Di-di)2,i=1
19、-dii=15di,(11)式中:i为适应度函数的权重系数;Di为接收端与发射端的实际距离;di为通过模型计算出的计算距离。3.5权重因子和学习因子的改进粒子群惯性权重因子决定了粒子群的收敛速度,传统的粒子群算法中往往是固定的,不能实现自适应,因此将之改进为可以实现自适应的权重因子,(t)=min+(max-min)fit(t)-fitmin(t)fitavg(t)-fitmin(t)()titer-t,fit(t)fitavg(t)max+(max-min)fit(t)-fitmin(t)fitavg(t)-fitmin(t)()titer-t,fit(t)fitavg(t),(12)式中,
20、fitavg(t)和fitmin(t)分别为适应度均值和最小适应度值。由式(12)可知,(t)可以根据粒子的分散程度进行自适应调节,max=0.95,min=0.4。传统的粒子群算法中设置c1=c2=2.5,这限制了粒子的多样性,容易出现局部收敛,因此将之改进为可以自适应的学习因子,c1=(c1max-c1min)(t-titer)/titer+c1maxc2=(c2max-c2min)(titer-t)/titer+c2max,(13)式中:c1max,c2max为最大学习因子;c1min,c2min为最小学习因子。3.6定位流程首先在给定空间中生成随机粒子,用距离公式计算离粒子最近 5个
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