面向可见光无线定位的指纹推理模型校准

针对可见光无线定位指纹推算技术遇到的指纹赋权模型校准难题,本文利用贝叶斯推断理论和随机优化方法,提出了一种高效的指纹赋权模型校准优化方法.首先,利用可见光接收信号强度及其对应的位置和姿态标签建立指纹数据库;其次,依据指纹观测模型及最大熵理论,构建高斯型指纹赋权模型,用于推算可见光无线终端的位置和姿态;然后,依据随机优化理论,将高斯赋权模型校准难题建模为随机优化问题,并设计了基于连续凸函数逼近的赋权模型优化算法解决其中的非凸函数优化难题,从而实现对指纹赋权模型参数的高效校准,提升可见光定位的指纹推算精度.通过对指纹赋权过程进行建模与优化,本文提出的指纹定位方法能够有效抑制非视距传播干扰、弥补指纹匹配误差,极大地提升了可见光指纹定位的精度.仿真数据表明,本文基于指纹赋权模型优化的可见光无线定位算法相比于主流的指纹定位方法具有更高的定位性能.