基于奇异值分解的快速室内可见光定位算法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0143

测绘通报 ›› 2019, Vol. 0 ›› Issue (5): 25-29.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0143

基于奇异值分解的快速室内可见光定位算法

肖志良^1,2

1. 佛山职业技术学院电子信息学院, 广东佛山 528137;
2. 武汉大学信息管理学院, 湖北武汉 430072

收稿日期:2018-08-20 修回日期:2018-11-30 出版日期:2019-05-25 发布日期:2019-06-04
作者简介:肖志良(1965-),男,博士,副教授,高级工程师,研究方向为定位算法及物联网系统等。E-mail:zlfours@126.com

A fast indoor visible light positioning algorithm based on singular value decomposition

XIAO Zhiliang^1,2

1. College of Electronic Information, Foshan Polytechnic, Foshan 528137, China;
2. College of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China

Received:2018-08-20 Revised:2018-11-30 Online:2019-05-25 Published:2019-06-04

摘要/Abstract

摘要： 为了提高室内可见光定位的稳健性和效率，对定位系统的算法部分进行优化，将定位问题考虑为三维点位拟合问题，利用奇异值分解技术，推导出一个用于确定接收器位置和朝向的闭合表达式。另外，使用智能手机的图像传感器作为接收器，对平面部署的35个网格点进行了测试。与常用的LM迭代式定位算法相比，本文算法定位速度更快，大约快30倍；且避免了由于错误的初始猜测而造成定位失败的可能性，在实际环境中实现了厘米级的高精度定位。

关键词: 可见光定位, 奇异值分解, 拟合问题, 图像传感器, 接收器

Abstract: In order to improve the robustness and efficiency of indoor visible light positioning, the algorithm part of the positioning system is optimized. The positioning problem is considered as a three-dimensional point-to-point fitting problem. By using singular value decomposition (SVD) technique, a closed-form expression is derived to determine the position and orientation of the receiver. In addition, the image sensor of the smart phone is used as a receiver. 35 grid points are tested for the plane deployment. Compared with the commonly used LM iterative positioning algorithm, the proposed algorithm has faster positioning speed, about 30 times faster. Meanwhile, the proposed algorithm has avoided the possibility of positioning failure caused by wrong initial guess, and it achieves centimeter-level high-precision positioning in the actual environment.

Key words: visible light positioning, singular value decomposition, fitting problem, image sensor, receiver

中图分类号:

P228

肖志良. 基于奇异值分解的快速室内可见光定位算法[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 25-29.

XIAO Zhiliang. A fast indoor visible light positioning algorithm based on singular value decomposition[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 25-29.

参考文献

[1] 靳超, 邱冬炜. 基于WiFi信号室内定位技术的研究[J]. 测绘通报, 2017(5):21-25.
[2] 王益健. 蓝牙室内定位关键技术的研究与实现[D]. 南京:东南大学, 2015.
[3] ZOU Han, XIE Lihua, JIA Qingshan, et al. Platform and algorithm development for a RFID-based indoor positioning system[J]. Unmanned Systems, 2014, 2(3):279-291.
[4] 刘智伟, 李建胜, 王安成, 等. 基于运动捕捉系统的UWB室内定位精度标定方法[J]. 测绘科学技术学报, 2017, 34(2):147-151.
[5] ZHANG C, KUHN M J, MERKL B C, et al. Real-time noncoherent UWB positioning radar with millimeter range accuracy:theory and experiment[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2010, 58(1):9-20.
[6] 胡晴晴, 王旭东, 吴楠. 基于距离加权的室内可见光定位算法[J]. 光电工程, 2015, 42(5):82-87.
[7] 吴楠, 王旭东, 胡晴晴,等. 基于多LED的高精度室内可见光定位方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3):727-732.
[8] NAKAZAWA Y, MAKINO H, NISHIMORI K, et al. Indoor positioning using a high-speed, fish-eye lens-equipped camera in visible light communication[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation.[S.l.]:IEEE, 2014:1-8.
[9] 董文杰, 王旭东, 吴楠,等. 基于LED光强的室内可见光定位系统的实现[J]. 光通信技术, 2017, 41(3):12-15.
[10] 马友青, 贾永红, 刘少创,等. 基于LM法的光束法平差巡视器导航定位[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2014, 35(4):489-493.
[11] 鲁航, 崔维嘉, 巴斌, 等. 多观测值约束的可见光定位算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2017, 44(4):156-161.
[12] 高强, 随玉贤, 余治中, 等. 基于RSS的室内可见光差分修正定位算法[J]. 半导体光电, 2016, 37(4):536-539.
[13] DANAKIS C, AFGANI M, POVEY G, et al. Using a CMOS camera sensor for visible light communication[C]//Proceedings of IEEE Globecom Workshops. Anaheim:IEEE, 2012:1244-1248.
[14] 徐天河, 杨元喜. 均方误差意义下正则化解优于最小二乘解的条件[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2004, 29(3):223-226.
[15] GRIMM C M, CRISCO J J, LAIDLAW D H. Fitting manifold surfaces to three-dimensional point clouds[J]. Journal of Biomechanical Engineering, 2002, 124(1):136-140.
[16] 吕宗伟, 唐治德, 周林, 等. 利用累积分布函数的亮度保持均衡算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2011, 23(9):1495-1503.

基于奇异值分解的快速室内可见光定位算法

A fast indoor visible light positioning algorithm based on singular value decomposition

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 7

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	邱小梦, 王奉伟, 周世健, 邹时林. 局部均值分解和奇异值分解在GNSS站坐标时间序列信号降噪中的应用[J]. 测绘通报, 2020, 0(5): 85-89.
[2]	于志文, 任超, 邓开元, 毕旋旋. 去除DMSP/OLS影像模糊的RTSVD算法[J]. 测绘通报, 2019, 0(7): 147-150.
[3]	王鹏, 邢诚, 项霞. 地基干涉雷达IBIS-S桥跨结构振动变形测量与模态分析[J]. 测绘通报, 2019, 0(10): 35-39.
[4]	徐文, 陈义, 游为. 奇异值分解法在病态问题中的应用[J]. 测绘通报, 2016, 0(1): 62-63,83.
[5]	郑二龙伍吉仓吕志鹏. 一种求解三维坐标转换参数的非迭代方法[J]. 测绘通报, 2014, 0(8): 40-43.
[6]	龚循强陈磬周秀芳. 总体最小二乘平差方法在GPS高程拟合中的应用研究[J]. 测绘通报, 2014, 0(3): 6-8.
[7]	刘晓辉党亚民王潜心. 一种迭代求解特征值的定姿方法[J]. 测绘通报, 2014, 0(2): 26-29.