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摘要：本发明公开一种基于融合鲸鱼优化算法的室内可见光定位方法。首先，在离线阶段对房间内采样收集数据，将这些数据录入指纹库，并依据采样数据拟合出整个房间的噪声模型、视距链路模型和非视觉链路模型。在线阶段利用接收端实时接收的信号可以计算出LED与PD之间的距离，结合多边测量法的思想获得鲸鱼代理点初始化和目标节点搜索的区域范围，在目标节点搜寻和位置更新过程中，通过将离线阶段拟合的模型作为参数参与鲸鱼代理点的适应度函数计算，得到更加真实的环境定位信息。该机制可以通过离线阶段更好的还原环境信息数据，在线阶段可以提高算法迭代的收敛速度，并提高复杂环境下的定位精准度。
主权项：1.一种基于融合鲸鱼优化算法的室内可见光定位方法，其特征在于，所述定位方法的步骤：步骤1：在离线阶段，在房间内设置均匀分布的采样点，并在环境比较复杂位置周围多次采样，通过采集采样点的接收信号强度，将接收到的信号强度与采样点位置进行关联，并建立指纹数据库，利用这些采样数据可以拟合出采样点的噪声模型、视觉链路模型和非视觉链路模型，可以更好还原复杂环境数据信息和整个房间模型；步骤2：在线阶段，根据PD实时接收信号强度可以计算出目标节点与LED之间的距离关系，利用发射端位置信息和获得的LED与PD之间的水平距离，结合多边测量定位思想可以确定未知目标节点所在区域，此区域还作为初始化鲸鱼代理点以及目标节点位置更新的搜索区域范围；步骤3：在通过多边测量定位法确定未知目标节点位置搜索区域后，将鲸鱼代理点位置随机初始化在搜索区域内，形成初始种群。建立以实际噪声环境接收信号的距离与理论噪声模型下距离之间的误差为适应度函数作为判断基准，通过计算每次迭代后种群中每个鲸鱼代理点的适应度值，记录每次迭代种群最优个体及其位置。
全文数据：
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百度查询： 海南大学 一种基于融合鲸鱼优化算法的室内可见光定位方法
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