基于可见光通信的几种室内定位方法

Indoor Positioning MethodsBased on Visible LightCommunicationWang Yuqi 1,2, Gong Yingkui 1, Shi Zhengfa 1, 2, Li Yankun 1, Zhang Ye 11. Academy of OPTO-Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing,China, 1000942. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 1000491. *********************,2. *************.cnAbstract:As a new technology, the visible light communication using LED lights as the access points has many advantages such as without electromagnetic radiation, high bandwidth, high rate, etc.Itprovides a new possibility for indoor navigation and positioning. According to the current research progress and status, five kinds of positioning technologiesbased on visible light communication are analyzedand compared, then a new methodis proposed which combining visible light communication withphotogrammetry. Finally, the future of indoor positioning based on visible light communicationand its application is expounded. Keywords:LED; visible light communication; indoor positioning; photogrammetry基于可见光通信的几种室内定位方法王语琪 1, 2，巩应奎 1，史政法 1, 2，李延坤 1，张烨 11．中国科学院光电研究院，北京，中国，100094 2．中国科学院大学，北京，中国，100049 1. *********************, 2. *************.cn【摘要】可见光通信作为一种新兴技术，具有无电磁辐射、高带宽、高速率等多种优点，其利用LED 灯为接入点，为室内定位技术提供了新的可能。

本文综合国内外研究现状，对基于可见光通信的五种 定位技术进行分析和比较，并提出一种可见光通信与摄影测量结合的方法。

最后对基于可见光通信的 室内定位技术的未来发展和应用前景进行展望。

【关键词】LED ；可见光通信；室内定位；摄影测量及图像传感器定位等技术。

本文对以上五种定位技术进行分析及比较，并提出一种新的可见光通信与摄影 测量相结合的定位方法。

1 引言随着室内活动的日趋频繁，对于室内定位的需求 日益增多，同时对移动终端平台上基于位置的服务也 提出了更高的要求。

GPS 作为一种成熟的定位系统， 在户外开阔环境具有良好的用户体验和定位精度，但 由于卫星导航信号穿透建筑物墙壁后，信号强度大幅 度的衰减，加之室内多径现象严重，导致GPS 的定位 精度大幅度下降，难以满足用户的室内定位需求。

目 前主流的室内定位系统主要依赖红外、超声波、超宽 带、射频识别（无线局域网、ZigBee ）[1]技术等，由 于使用的是射频信号，在空中传播时易受干扰且在同 一微波电路、同一方向上不能使用同一频率，因此飞 机、医院等特殊场景下使用受限。

可见光通信技术具 有无电磁辐射、高带宽、高速率、无需额外布设接入 点等优点，为室内定位方法提供了新的可能。

国内外对基于可见光通信的定位技术的研究工作 主要集中在五个方面，包括LED 灯身份信息识别定位（LED-ID ）、到达时间及时间差（TOA/TDOA ）定位、2 定位方案分析及比较2.1 LED-ID 定位方法基于LED-ID 定位采用LED 灯作为信标，每盏灯都 有一个固定ID 。

LED 灯编码自身ID 信息，可采用OOK （二进制启闭键控）的信号调制方式，不断向外发送 信息。

定位过程如图1所示，首先控制中心为每盏LED 分配ID 以示区别，在移动终端低速行进的过程中，利 用运动模糊及覆盖范围识别LED-ID ，最后终端接收后， 根据LED 通信信息中的ID 信息，查询对应数据库的三 维坐标信息，通过映射的方式来确定终端的位置。

Figure 1LED-ID positioning process图 1 LED-ID 定位技术思路图2中的LED接收模型表示了LED覆盖范围与探测概率的关系，假设每盏LED灯的覆盖范围为5m，当其在半径为1m的圆内时，终端的位置属于此盏LED灯的概率为0.9，半径越大，概率越低。

♣l 2 = ( X -X )2 + (Y -Y )2 + (Z -Z )2a a a a♠l 2 = ( X -X )2 + (Y -Y )2 + (Z -Z )2(2)♦b b b♠♥l 2 = ( X-X )2 + (Y -Y )2 + (Z -Z )2c c c c上式中，终端的三维坐标为( X ,Y , Z ) ，LED灯的坐标分别为( Xa,Ya, Za) 、( Xb,Yb, Zb) 、( Xc,Yc, Zc) ，测量距离分别为la, lb, lc。

对于实际情况来说，由于存在传播的误差，因此至少需要4盏LED灯的三维坐Yl2-l1Figure2LED and the corresponding receiver probability model图2LED与对应接收器概率模型[2]B 清华大学提出了一种基于LED-ID技术的室内位置服务系统，利用单盏LED对自身的ID信息进行广播，移动端接收信息后，与位置相关联来实现被动定位，同时也提出多盏LED灯的定位方法，即终端的PD阵列用来接收多个LED-ID信息，同时获取LED 的三维坐标ALCXl3-l1值及其对应在PD阵列上的坐标[3]。

北京邮电大学提出一种基于基础设施模式的定位技术，多盏LED灯呈矩形分布，用以覆盖所处空间，终端判断出信号最强的LED-ID信息，将ID对应的空间范围信息赋予终端来达到定位的目的[4]。

基于LED-ID方法的定位精度取决于灯的布局及其映射到地面上的格网密度，当格网密度较大且各个LED灯发射的光信号之间的干扰不影响终端的信息解析时，可达到所设计的定位精度，多灯定位从模型和算法上提高了单灯定位的精度，其算法复杂度也大幅度提升。

OFigure3Positioning principle model of TDOA图3TDOA定位原理模型TDOA的解算模型如图3所示，两灯之间的距离差为l =l -lba b a(3)l =l -lca c a 代入（2）式后，即可求出终端坐标：♣l=(X-X)+(Y-Y)+(Z-Z)-(X-X)+(Y-Y)+(Z-Z)2 2 2 2 2 22.2TDOA定位方法基于到达时间差（TDOA）的定位原理是利用多盏LED灯发送可见光信息，并在信息中添加发送时间戳，终端接收到含有时间戳的信息，并在接收的同时附加接收时的时间戳信息，计算发送时间和接收时间的差值，再乘以信号传播的速度，即可得到LED灯到终端的距离，每个LED灯与终端的距离进行再次做差，空间交会进行终端位置解算的数学模型从椭圆变成了双曲线，这种定位方法只需要每个LED灯的时间基准保持一致，而与终端可以有一定的偏差。

假定有3盏LED灯与终端的距离为：2 2 2 2 2 2♥l c a =(X c -X)+(Y c -Y)+(Z c -Z)-(X a -X)+(Y a -Y)目前，韩国的研究人员提出一种基于TDOA的定位方法[5]。

控制端为每一盏LED灯分配独特的频率地址，LED灯将其地址进行广播，终端根据相位差并利用TDOA算法，解得终端的三维坐标。

这种方法在目前的仿真定位精度在5m*5m*3m的空间内，定位精度为1cm以内。

2.3光强模型定位方法基于光强模型的定位基本原理是利用光强与距离的定量关系进行定位，一个LED灯的辐射为如图4所示的朗伯辐射模型。

l=c⋅(tn-t)(1)其中c为光速，tn为第n盏LED灯发送信号时的时间，t为接收到信号是的时间。

然后利用三球交汇原理，计算出终端的位置。

Figure5Positioning principle model of AOA图5AOA定位系统模型Figure4Lambert radiation model图4朗伯辐射模型假设可测量AOA 的某一传感器的位置为(x s, y s, z s)，则有方位角θ0与俯仰角Ø0的方程：♣m +1A⋅cos m(ϕ)⋅Ts(ψ) ⋅cos m(ψ),0 ≤ψ≤H(0) =♠c(5) ♣♠y - y♦ θ=tan-1 a s♠♥0,ψ0 x-xa s♠♠(6)其中A是检测器窗区域，ψ为入射角相对于所述接收器垂直轴的角度，在Ts(ψ)是光学滤波器的增益，G(ψ)是集中器的增益，Ψc是视场集中器（FOV）在一个半角，φ是辐照度相对于所述发射器轴垂直的角度，d是LED灯和终端之间的距离。

利用上式，即可求解出LED灯和终端之间的距离d，由于其采用指纹匹配的算法，即可得出终端的大致区域。

韩国的研究人员提出一种定位方法，为了估测位置，首先LED接收来自移动端的位置跟踪信息，并计算移动端在垂直模型中的候选位置，然后随着每个时间单位的角度的增加，就可以得到当前角度下的候选位置[6]。

当单位角度很小时，候选位置就会增多，这时就会增加估计的准确性。

光强模型对环境复杂度及前期指纹数据库的采集质量要求较高，定位精度也随室内环境的变化而变化。

因此，RSSa s♠=tan-1♠♥22(x a -x s )+(y a -y s )0Ø测值θ、Ø的如下方程：♣θ=θ0 +n(7)♦Φ=Φ+n♥ 0根据上式可得：=L1sin (θ-θ0)♣♠L1sin n(8)♦♠♥L2sin nΦ=L2sin (Φ)其中：♣ 2 2(x a -x s )+(y a -y s )L1=♠♦ (9)(x)2 +(y)2 +(z)2♠=-x-y-z♥ 2 a s a s a sAOA方法的定位精度较高，但由于其计算量较大，解算效率通常较低。