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申请/专利权人：大连工业大学

摘要：本发明公开了一种基于混沌海鸥算法的可见光定位方法，所述方法针对现有的三维室内可见光定位精度不高的问题，利用混沌海鸥算法对接收端进行定位。所述方法包括：1.利用Logistic混沌映射初始化种群的位置，作为可见光定位的初始位置；2.根据信道的数学模型得到的适应度函数计算种群的适应度，并保留全局最优；3.根据海鸥算法的种群更新公式更新海鸥的位置；4.对海鸥群体进行混沌扰动，以免陷入局部最优；5.将混沌扰动后的海鸥个体与之前个体的适应度作比较，并保留更好适应度的值，更新全局最优位置；6.重复步骤2‑5，直至满足停止迭代的条件，输出海鸥群体的全局最佳位置，即为所求的可见光定位的最优位置。

主权项：1.一种基于混沌海鸥算法的可见光定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、构建位于室内上方的4个LED灯发出带有ID信息的光信号的基于可见光定位的系统模型，该系统包括发射端、可见光信道和接收端，经由可见光信道到达接收端PD，检测到来自不同LED发射端的光信号的光功率Pr；步骤2、根据系统模型得到发射端和接收端之间直射链路的直流增益H0和非直射链路的直流增益Href0，并得到接收端接收到的光功率Pr；发射端和接收端之间直射链路的直流增益H0和非直射链路的直流增益Href0关系如下： 式中：A为接收器的有效接收面积，d为LED发射器和接收器之间的距离，φ为LED发射器的发射角，为PD接收器的接收角，Tsφ光学滤波器的增益，gφ为光学聚光器的增益，φc为接收器的视场角， 式中：A为接收器的有效接收面积，d1为LED发射器和墙壁之间的距离，d2为墙壁和接收器之间的距离，ρref为墙壁的反射系数，α为LED发射信号到达墙壁时与墙壁法线之间的夹角，β为LED光源信号到达接收器时与墙壁法线之间的夹角，φ为LED光源的发射角，为接收器的接收角，Tsφ为光学滤波器的增益，gφ为光学聚光器的增益，φc为接收器的视场角，其中m为朗伯辐射阶数由半功率角φ12决定，m可以表示为： 聚光器hφ的值取决于材料折射率n和最大视场角φc，可表示为如下公式： 接收端接收到的光功率Pr关系如下：Pr＝Pt·H0+Pt·Href0,步骤3、设定海鸥种群大小为30，迭代次数为1000次，控制因子初始值Ainitial,控制因子结束值Afinal,可调参数fc，初始化混沌海鸥算法种群，利用Logistic混沌映射初始化种群的位置，作为可见光定位的初始位置,利用Logistic混沌映射：xn+1＝xnμ1-xn,其中:μ∈0,4为混沌参数,xn∈[0,1]，步骤4、根据适应度函数计算种群的适应度，并保留全局最优，适应度函数如下： 根据LED发射器的位置坐标x1,y1,H、x2,y2,H、x3,y3,H、x4,y4,H得到欧氏距离di,i＝1,2,3,4；步骤5、根据海鸥算法的种群更新公式更新海鸥的位置；步骤5.1、避免碰撞：为了防止海鸥发生碰撞行为，通过引入收敛因子A控制海鸥的最佳位置，具体如下：Cst＝A*Pst,式中Cst表示不与其他海鸥产生碰撞的最优位置；Pst表示迭代t次后的位置，在传统海鸥算法中，收敛因子A是线性递减的，但是整个算法的收敛过程是非线性的，因此线性的收敛因子A已不适合求解高精度要求的问题，为了解决这一问题，引入非线性函数将收敛因子A进行非线性化。改进后的收敛因子A的公式如下： 其中Ainitial是A的初始值，设置为2；Afinal为A的结束值，设置为0；t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，步骤5.2、寻找最优位置的方向：通过因子A保证海鸥群体在互不碰撞的前提下，向更优的方向飞行。公式如下：Mst＝B*Pbst-Pst，Mst为全局最优位置方向；Pbst为全局最优位置；B为随机检查数，用来调节迁徙和扑食之间的关系，公式如下：B＝2*A2*rd，步骤5.3、靠近全局最优位置：当某个海鸥个体找到此轮迭代的最优值时，其余海鸥向最佳位置靠近具体如下：Dst＝|Cst+Mst|，Dst表示海鸥经过避免碰撞过程和靠近最优位置过程后的综合位移，即海鸥的最新位置，步骤5.4、海鸥会采用螺旋飞行的模式对猎物进行攻击，这种小范围扑食行为具有较强的局部寻优能力，具体如下：x＝r·cosk，y＝r·sink，z＝r·k，r＝u·ekv，r表示海鸥的螺旋半径；k为[0，2π]之间的随机数，u、v控制海鸥螺旋飞行半径；步骤5.5、最后海鸥更新公式如下：Ps＝Ds·x·y·z+Pbsx，步骤6、将混沌扰动后的海鸥个体与之前个体的适应度作比较，并保留更好适应度的值，更新全局最优位置；混沌扰动策略公式如下：P`s＝1-γ*Ps+γ*Δx,其中：Ps为混沌扰动之前算法迭代得到的最优解；P`s为扰动后的解；Δx为混沌序列映射到[0,1]后形成的混沌因子；γ为扰动强度，其值在[0,1]中取值，计算公式如下： 式中t为迭代次数，d为优化问题的维度；在混沌扰动之后得到P`s，算法将与之前算法得到的最优解Ps进行适应度比较，若扰动后的海鸥群体适应度小于原始海鸥群体的适应度，则将扰动后的海鸥群体作为最优解，对扰动后的算法最优解更新公式如下： 步骤7、重复步骤2-6，直至满足停止迭代的条件，输出海鸥群体的全局最佳位置，即为所求的可见光定位的最优位置。

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