深度学习驱动的可见光通信室内三维定位技术优化与性能评估.docx

深度学习驱动的可见光通信室内三维定位技术优化与性能评估

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1室内定位技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2可见光通信技术的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3深度学习在通信技术中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、室内定位技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1室内定位技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.1蓝牙定位技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.2WiFi定位技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.3可见光定位技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2室内定位技术发展现状与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

三、可见光通信原理及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1可见光通信概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2可见光通信原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.1发送端原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.2接收端原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3关键技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3.1信号调制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3.2信号检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

四、深度学习驱动的室内可见光通信定位技术优化．．．．．．．．．．．．．．28

4.1深度学习模型选择与构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1.1神经网络模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1.2模型参数设置与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2.1数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3定位算法优化与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3.1定位算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3.2算法性能提升途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

五、室内三维定位性能评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.1性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.1.1定位精度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

5.1.2稳定性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.1.3实时性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

5.2实验设计与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

一、内容概述

本研究旨在深入探讨基于深度学习的可见光通信（VisibleLightCommunication，VLC）在室内场景下的三维定位技术，并对其进行优化和性能评估。通过构建一个完整的实验平台，我们采用先进的机器学习算法对内容像数据进行处理，以实现高精度的室内三维重建。此外通过对不同光照条件下的实验结果分析，进一步优化了定位系统的性能，为未来室内三维