多LED可见光定位通信一体化稳健功率分配

为了实现可见光定位(VLP)与可见光通信(VLC)一体化信号传输,保证稳健通信和有效定位,该文提出一种基于频分复用(FDM)的可见光定位通信一体化(VLPC)信号传输方案,并设计了一种多LED VLPC稳健功率分配方案。首先提出了一种基于频分复用的VLPC传输方案,实现两种信号一体化传输,频谱资源独立分配,从而降低传输时延,提高定位实时性;然后基于定位结果进行可见光信道估计,揭示了信道估计误差、通信速率与实际定位误差之间耦合关系与统计特性;更进一步,基于所得到的耦合关系,研究了多LED VLPC联合功率分配问题,从而最小化定位误差克拉默-拉奥下界(CRLB),并满足功率约束和通信速率中断概率约束,并利用半正定松弛、最差情况条件风险值和连续凸近似等方法,将难以求解的非凸问题转化为一系列凸半正定规划问题进行迭代求解,并获得高质量可行解;最后,经过数值仿真验证,所提出的方案能够同时实现稳健通信和有效定位。稳健传输速率超过350 Mbit/s,并且当最小速率门限为200 Mbit/s,最大中断概率门限为0.01时,在直射路径加散射路径场景中,可以实现厘米级定位。

基于深度强化学习的可见光定位通信一体化功率分配研究

为了实现定位通信一体化功率分配,提出了一种基于深度强化学习的可见光定位通信(VLPC)一体化系统的功率分配方案。首先,提出了定位通信一体化帧结构设计;其次,利用定位信息实现了信道状态信息的估计,并推导了定位误差的克拉美罗下界(CRLB);再次,阐明了定位精度和通信速率的内在耦合关系;最后,提出了基于深度确定性策略梯度的VLPC动态功率分配方案。仿真结果表明,所提方案可同时实现高精度定位和高速通信。

大规模无人机集群通信定位一体化技术

大规模无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)集群通过部署大量低成本无人机,依靠协同感知、信息共享和分工协调完成各类复杂任务,具备高度的智慧性和自主性,已逐渐成为无人机集群技术未来的发展趋势。大规模无人机集群十分依赖高精度定位技术,以维持集群稳定、避免相互碰撞、实现目标指引。然而,在现有的主要导航定位方式中,微机电(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航存在严重的累积误差,而复杂电磁环境下卫星导航易受到干扰,均难以实现高精度相对定位和长时间全局定位。针对这一问题,本文依靠通信测距技术,实现无人机集群内部高精度相对测距,修正惯导定位误差,为无人机集群在卫星导航拒止条件下执行任务提供高精度导航定位服务。本文建立了惯性导航定位模型和通信测距信号模型,构造了基于最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)方法的融合定位问题,推导得到了该定位问题的克拉美-罗下界(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB),并提出了一种基于高斯牛顿优化的全信息融合定位方法。针对长距离飞行中,测距精度远高于惯导定位精度的场景,本文提出了一种基于优超函数算法(Scaling-by-Majorizing-A-Complicated-Function,SMACOF)的高精度测距辅助定位方法,通过建立高精度相对坐标和最优变换参数估计,实现最优位置估计,并分析了该方法的性能改进程度。最后,通过数值仿真验证本文所提出的方法能够将融合后的定位标准差降低至惯导定位标准差的√2/N,能够渐进达到CRLB性能。

大规模多输入多输出可见光通感一体化系统的信道状态信息还原和定位

得益于丰富的频谱和光源,可见光通信感知一体化(IVLCP)系统为解决高性能通信定位的室内无线网络需求提供强有力的技术支撑。同时,大规模多输入多输出(m-MIMO)技术能有效提高IVLCP网络的服务范围和质量。然而,m-MIMO赋能的IVLCP网络的信道环境更加复杂且先验信息更易变化,这使得传统方法难以快速准确地完成信道估计和定位。针对此,该文提出一种信道状态信息还原和定位(CSIRP)网络,该网络不仅能够有效地捕捉复杂分布的可见光通信信道特征,同时能够应对信道状态的时变性,从而提高信道和位置估计的鲁棒性和动态适应性。具体而言,CSIRP网络首先基于条件生成对抗思想自适应训练生成器和鉴别器,进而实现根据接收信号进行信道估计,接着结合长短期记忆网络(LSTM)从估计的信道中获取接收终端的位置估计值。仿真结果表明,采用CSIRP网络所获得的信道状态准确度和定位精度均优于现有的深度学习参考方法,这为m-MIMO赋能的IVLCP系统提供了可靠和精准的信道状态信息和位置感知能力。

基于可见光的通信定位一体化技术研究

可见光无线技术通过可见光传递信息,利用发光二极管(LED)光源在照明的同时实现通信和定位。可见光通信定位一体化(VLCP)技术是未来大规模物联网(IoT)应用的关键支撑技术之一。采用正交频分复用(OFDM)技术可将不同的频谱资源分别分配给可见光通信(VLC)和可见光定位(VLP)系统,同时实现通信和定位功能。资源分配是提升VLCP系统效率、拓展VLCP系统适用范围的关键所在。提出了一种基于误差矢量幅度(EVM)的新型资源分配方法,利用EVM分配VLCP系统中用于定位和通信的子载波,依据信道参数动态调整通信与定位性能,保证系统服务质量(QoS),提升系统信道利用率。实验结果表明,在1.5 m×1.5 m×1.5 m的室内环境下,提出的资源分配算法比固定资源分配算法至少可提高19.5%的信道利用率,在与采用信噪比(SNR)进行资源分配的算法性能相当的前提下,可大大节省系统资源,易于实际应用。

基于可见光和射频融合的通信定位一体化系统

针对在可见光和射频融合网络中,传统的基于接收信号强度的用户切换方案未考虑用户切换错误率的问题,提出了基于位置的用户切换方案。具体地,设计并实现了一套基于低成本物联网芯片ESP32的可见光−射频融合的通信定位一体化系统,该系统使用可见光通信下行数据、Wi-Fi上行数据。设计了基于时−频复用的通信定位一体化框架,使用神经网络估计用户的位置,用户根据估计的位置完成切换。在通信方面,系统的吞吐量最高可达35 kbit/s;在定位方面,系统的定位精度可达2.8 cm,比传统系统的定位精度提升了33%。与基于接收信号强度的切换方案相比,所提方案的用户切换错误率降低了4%。

零速修正辅助的可见光通信列车连续定位方法

精确的列车位置信息是基于通信的列车控制(CBTC)系统实现安全行车、间隔控制的基础。现有的可见光通信列车定位相关研究往往关注列车处于静止或匀速运动的情况,较少考虑惯性测量单元(IMU)的累积误差及列车静止后IMU的零速偏移。为了实现隧道环境下地铁列车连续定位,提出一种借助零速修正的可见光通信列车定位方法。根据可见光通信(VLC)原理,安装在列车头部顶端的相机连续接收隧道壁上发光二极管(LED)光源的光信号,即LED光源闪烁的频率信息,获取LED光源对应的位置信息,进而推算列车的实际位置。同时,根据列车运行的速度、加速度等参数,采用零速修正算法,判断列车处于运动或零速状态;通过无迹卡尔曼滤波,对运动区段内列车恒定速度模型和恒定加速度模型下的列车定位结果进行优化,并对列车停站时IMU的零速偏移进行校正,补偿列车接收端位置和姿态估计精度的发散,实现隧道环境下列车高精度连续定位。实验结果表明:运动区段内,列车以40、60和80 km/h的速度匀速直线运行时,最大定位误差分别为15.27、16.93和19.57 cm;以80 km/h为最大目标速度时,匀加速和匀减速运动的最大定位误差分别为18.48和18.24 cm;利用零速修正和卡尔曼滤波优化列车定位结果,列车停站时的平均定位误差由11.35 cm降低至6.05 cm。所提方法有效抑制了IMU的零速偏移,满足IEEE 1474.1—2004标准对列车定位精度的要求,可为面向车车通信的CBTC系统实现列车定位提供一定的参考。

机电一体化精确定位装置电控部分的选型与设计

机电一体化精确定位装置的电控部分以可编程逻辑控制器作为控制核心,发送指令改变电机的转动速度、转动方向。为了实现快速、精确定位,一方面,需要做好电控部分硬件设备的选型,包括可编程逻辑控制器、步进电机、伺服电机、触摸屏与通信光缆等;另一方面,还要科学分配可编程逻辑控制器的输入/输出口(In put/Out put,I/O),以及设计电控程序等,进一步提高精确定位装置的使用效果。

潜航器水声通信导航定位一体化技术进展

为了改善潜航器通信和导航定位作为独立载荷时在信息交互、带宽利用率、资源限制等方面的劣势,研究了基于水声的通信导航定位一体化技术。借鉴雷达一体化的发展历程;通过梳理水声通信导航定位一体化的研究成果,结合声呐应用背景,分析了声呐一体化的发展趋势;针对潜航器集群中的基础问题,研究了系统结构的一体化和信号体制2个关键点;最后,在潜航器多用户集群编队、水下测控和靶场建设2个方面进行了应用展望。通过分析阐述,可为未来声呐技术向集成化、一体化发展提供新方法和新思路。

高精度定位新范式:通信定位一体化技术及应用

随着自动驾驶、智能工厂和增强现实等新型业务的迅速发展,新一代移动通信系统(6G)对高精度定位的需求日益迫切。为满足6G智能感知应用厘米级定位精度的需求,通信定位一体化技术作为一种高精度定位新范式被重点研究。首先回顾了无线定位的定义和分类、基础定位方法以及性能衡量指标。随后,简要概述了6G通信定位一体化的背景和定义。进一步地,深入讨论了通信定位一体化关键技术及6G典型业务场景,重点关注相较于传统蜂窝网络定位,6G通信定位一体化关键技术所独有的优势与挑战。在此基础上,对6G通信定位一体化的未来研究方向进行了展望。

面向6G毫米波通信感知一体化的机动目标联合定位与测速

针对6G毫米波无线通信感知一体化网络中的车辆状态估计问题,提出了车辆位置、速度和时变信道联合估计算法。为了应对多径反射干扰、随机信道衰落、非凸函数优化等技术难题,挖掘时变信道及反射传播特点,提取多径反射传播模型的隐含线性结构,并采用下行多载波通信信号回波,联合推算车辆位置、速度及信道状态,以抵消多径传播干扰和信道扰动,进而补偿多普勒效应对车辆定位的不利影响。由于在干扰抵消、扰动补偿、非凸函数优化等方面的特殊设计,所提算法的定位及测速性能优于以往技术。仿真分析发现,定位精度和测速精度都随着子载波和收发天线数量的增加而提升,但是随着目标距离的增大而下降。由于车辆定位只利用了回波信号的基带特征,车辆定位精度与中心载波频率无关,但是随着系统带宽的增加而增加,且当系统带宽在150 MHz以上时,车辆定位性能增益非常小。相比之下,车辆测速精度随着中心载波频率的增大而提升,而受系统带宽的影响很小。另外,相比于车辆测速,车辆定位受传输距离和收发天线数量的影响更大。

通信感知一体化原型验证的研究现状与发展趋势

针对技术落地面临的实际挑战,对通信感知一体化原型验证的研究现状和发展趋势进行了阐述和总结。首先,概括基于单节点的通信感知一体化原型系统在定位、环境制图、成像、波形设计和波束追踪等方面的研究进展和实测性能。接着,从车联网和物联网场景入手,分析基于多点协作的通信感知一体化原型系统的实际增益。然后,聚焦基于跨设备的通信感知一体化原型验证,总结各传感器的优劣势和实测融合效果。最后,针对现有原型验证遇到的问题和挑战,指出通信感知一体化系统实现和技术验证的研究趋势。

可见光室内定位技术研究进展

可见光赋能的定位技术具有无电磁辐射、成本低、精度高、安全性高、不易受电磁干扰等优势,故近年来可见光室内定位技术(Visible Light Indoor Positioning,VLIP)受到了学界和业界的广泛关注。为了展示VLIP的研究进展和发展全貌,阐述了VLIP的系统架构及相关通信技术,对VLIP基础定位方法及其相关辅助定位技术进行了详细地梳理、分类和对比分析,针对VLIP当前面临的挑战分析了潜在的解决方案,展望了VLIP未来研究方向。

基于RSSR融合RNGO-Elman神经网络的室内可见光定位

针对动态环境下基于接收信号强度的传统可见光定位方法定位精度低、稳定性差等问题,提出一种基于接收信号强度比的改进北方苍鹰算法(NGO)优化Elman神经网络(RNGOElman)的室内可见光定位系统。提出选择一个辅助参考点,将待测参考点与辅助参考点的接收信号强度比值和接收机的真实位置作为训练集数据,建立不受动态环境影响的指纹数据库。针对NGO算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,利用折射反向学习策略初始化种群,增加种群多样性,引入非线性权重因子来加快收敛速度,避免陷入局部最优。使用优化后的NGO算法来优化Elman神经网络的初始权值和阈值,构建RNGO-Elman动态定位预测模型。仿真结果表明,在4m×4m×3m的实验空间下,优化后的RNGO-Elman定位模型平均定位误差为1.34cm,定位精度相较于Elman定位算法、NGO-Elman定位算法分别提高了82%,21%。在LED发射功率波动时,基于RSSR的RNGO-Elman定位误差为1.29cm,1.38cm。所提可见光定位方法具有定位精度高、定位性能稳定等优点。

基于深度神经网络的可见光通信室内定位

针对基于接收信号强度的可见光通信系统室内定位精度低的问题,提出一种基于深度神经网络的可见光通信系统室内定位方法。方法采用可见光信道估计技术进行室内距离测量,以解决接收信号强度稳定性与可靠性不足的问题。此外,设计了深度神经网络在离线阶段学习光电二极管距离向量的分布特性,以避免光信号不稳定导致误差升高的问题.在线上阶段基于多距离向量对目标进行定位,可在满足时间效率要求的情况下提高定位精度。仿真结果表明,在室内场景下,该方法的平均定位精度优于传统三角定位法与基于接收信号强度的定位方法。

基于可见光通信的车辆自主导航定位滤波算法

采用目前方法对车辆自主导航定位进行滤波时,没有结合车辆行驶过程中动态情况进行考虑,导致滤波效果差、峰值误差和均方根误差大、信噪比低的问题。提出基于可见光通信的车辆自主导航定位滤波算法,首先对可见光通信导航系统信道进行分析,然后结合分析结果对可见光通信的导航网络择优控制,最后确保车辆导航的正常运行后,在传统卡尔曼算法中引入自适应遗忘因子,利用改进的自适应扩展卡尔曼滤波导航定位算法,完成车辆自主导航定位滤波。实验结果表明,所提方法能够获取更优异的滤波结果、降低峰值误差和均方根误差、提高信噪比。

室内可见光定位智能优化方法研究进展

室内可见光定位(VIP)是室内定位领域的研究热点,近年来越来越多采用人工智能的方法来优化和提升VIP的定位精度与效率。为了展示VIP智能优化方法的最新研究进展,首先归纳了VIP的相关概念与适用场景,并详细介绍了电磁严苛、热点高容量和无线信号传播受阻3种场景下的VIP应用,并与传统室内定位(IP)的可适性进行对比,对VIP定位方法进行分类;详细梳理了近年来提出的VIP智能优化方法,最后归纳了该领域的共性问题和挑战。

可见光LED通信研究进展

可见光LED通信兼顾照明与通信,具有高效、节能等优点,受到了人们的广泛重视。本文从阐述LED发光原理出发,介绍了可见光LED通信研究进展,分析了通信系统中部分关键技术。针对白光LED通信在室内的应用,对LED光源布局和可见光定位进行了讨论,以及几种常见可见光异构组网方案,最后对可见光通信未来的发展方向进行了展望。

融合高精度定位功能的可见光通信系统

可见光通信(visible light communication,VLC)技术利用LED照明实现短距离无线通信,是下一代无线通信的候选技术之一。在无法实现GPS卫星定位的楼宇内部等区域,室内高精度定位对基于位置服务(location based services,LBS)的应用具有重要意义。该文设计了一种融合高精度定位功能的VLC系统,通过电力线通信(power line communication,PLC)实现了210盏LED的规模化组网,适用于室内移动机器人应用。测试结果表明:系统的VLC平均数据率为130.9 Kb/s,可实现的定位精度小于3.5 cm。

解决CDMA同步问题的可见光定位算法

为克服时分复用技术中需要时钟同步和频分复用系统不够灵活的问题,提出了一种基于码分复用技术的高精度可见光定位算法。算法在异步场景下实现了码元同步和可见光定位的过程,仿真结果表明,在覆盖房间80%以上的区域时,算法的平均定位误差为6.9cm,最大定位误差为11cm,适用于绝大多数室内基于位置信息的服务。此外,分析了系统定位精度与接收机视场角及接收机离地高度的关系。发现在一定范围内,接收机视场角越大,系统的定位性能越差;接收机的离地高度越大,系统的定位性能越好。