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申请/专利权人：湖北大学

摘要：本发明公开了一种基于改进粒子滤波的可见光定位方法，包括如下步骤：1）构建停车场室内可见光通信模型；2）设置建模中参数并计算车辆到各个LED灯的距离：3）根据车辆到各LED灯距离估算车辆坐标：4）设定车辆初始状态以及其初始的协方差：5）使用无迹卡尔曼滤波UKF产生建议分布；6）利用改进后的无迹粒子滤波计算出滤波后的位置结果。这种方法能提高可见光车辆定位精度。

主权项：1.一种基于改进无迹粒子滤波的室内可见光车辆定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1构建停车场室内可见光通信模型：假设在停车场天花板上设有四个作为发射可见光信息发射端的LED灯，每个进入停车场室内的车辆车头灯源为具有接受可见光传输信号的传感器接收端，发射端和接收端之间形成传输链路；2设置建模中参数并计算车辆到各个LED灯的距离：可见光通信链路分为可见光视距链路和非视距链路，可视距信道链路特征为直流增益，计算可见光信道增益，公式为： 其中A是光电二极管PD的有效面积，Ψ是相对于接收端的入射角，Ψc是接收端PD的可视角FOV，φ是相对于发射端的照射角的角度，d是发射端与接收端PD之间的距离，而m是朗伯指数，计算公式为m＝-ln2lncosφ12，φ12是半功率角，在整个系统中光功率表示为： 其中是第i个可见光通道的直流增益，Ptx是发射端LED的发射功率，可见光还有一条从发射端到室内墙壁反射面到接收端的漫反射通信链路，在一个环境中整个表面面积就是S,一次漫反射的光强I为： ρ为表面的反射率，PtotalLED为所有LED的总功率，接收功率表示为：PNLOS＝SrxI4，结合公式2得到接收端的接收功率为：Prx＝PLOS+PNLOS*TsΨ*gΨ5，其中TsΨ是光学滤波器增益，gΨ是光集中器的增益公式为： ηc表示接收端的折射率，光通信就收信号强度公式为： drx为发射端到接收端直接间距，Prx为接收端的接收信号功率，n为信号功率计算的随机误差，令随机误差服从均值为0，方差为σ2的高斯分布；3根据车辆到各LED灯距离估算车辆坐标：计算在LED的投影平面上LED投影点与车辆的距离drtf，停车场高度固定为h，将drx代入计算出drtf， 其中xi,yi是号码为i的LED在投影平面上的坐标，x,y是接收端的坐标，采用最小二乘法计算出接收端的位置，设定矩阵H、Y和X，公式如下： 最后根据最小二乘法计算出接收端坐标：X＝HTH-1HTY12，定位终端采用惯性传感器IMU进行定位，因此给定停车场中车辆的初始点x0,y0，利用车辆配备的IMU定位程序，得到车辆的相对初始点x0,y0的位置x1,y1x2,y2…xn,yn，实现IMU定位；4设定车辆初始状态以及初始的协方差：设定状态为其中x和y分别表示车辆在停车场地面平面上所处的位置，vx表示为车辆在停车场地面平面x方向上的速度，vy表示车辆在停车场地面平面y方向上的移动速度，设定初始协方差矩阵P0；5采用无迹卡尔曼滤波UKF产生建议分布：利用初始时刻和初始值在分布中采集sigma点集，其中，初始化：在初始时刻，以初始状态变量x0为基础，从已知初始分布px0＝Nx0,P0中产生粒子集每个粒子权值均为1N，N为总粒子数，采用对称采样策略实现无迹变换UT，设定每个粒子的sigma采样点及对应权值： n为状态变量维数，λ为微调参数，公式为λ＝α2n+κ-n，α为比例修正因子，范围为[10-4,1]，κ为次级采样因子，通常取0， 表示k-1时刻第i个粒子对应的状态，表示k-1时刻第i个粒子对应的协方差矩阵，对采样得到的sigma点集做一步预测，得到每个粒子的状态预测值和预测协方差： 根据预测的值和协方差再次进行sigma点的采样，公式如下： 自协方差与互协方差的计算： z为惯性导航测量的车辆的位置状态，x为可见光定位的位置状态，计算卡尔曼滤波增益，用最新测量值更新粒子，产生重要性密度函数： 设重要性密度函数为高斯分布6采用改进后的无迹粒子滤波计算出滤波后的位置结果：结合最新量测并且采用权值公式计算每个粒子的重要性权值： 计算各粒子归一化权值在每一次重采样过程中对归一化权值加上一个影响因子α权值归一化处理： 重采样：计算有效的粒子数，设定一个阈值Nf,判断依据为有效粒子数是否小于阈值： 输出最后滤波结果为：

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