深度神经网络在可见光通信室内定位中的优化算法与精度提升.docx

深度神经网络在可见光通信室内定位中的优化算法与精度提升

目录

深度神经网络在可见光通信室内定位中的优化算法与精度提升（1）

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、可见光通信室内定位概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1可见光通信原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2室内定位的重要性与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3深度学习在定位中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、深度神经网络在可见光通信室内定位中的应用．．．．．．．．．．．．．．17

3.1深度神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3模型训练与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

四、优化算法在深度神经网络中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2学习率调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3正则化技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、精度提升方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2迁移学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3模型集成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

六、实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2实验数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3未来研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

深度神经网络在可见光通信室内定位中的优化算法与精度提升（2）

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.2可见光通信技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.3室内定位技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

1.4深度学习与室内定位的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

1.5本文主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.1可见光通信系统模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

2.2室内定位基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．