激光技术

作者：张慧颖, 梁誉, 卢宇希, 王凯, 于海越

关键词：光通信, 极限学习机, 粒子群算法, 稀疏训练指纹库, 动量因子, 可见光定位

为了解决采用极限学习机(ELM)神经网络室内可见光定位方法存在误差较大、网络模型训练时间较长、结果稳定性较差等缺点, 采用稀疏训练指纹库, 融合多目标动量粒子群算法(MMPSO), 结合ELM室内可见光定位方法, 形成MMPSO-ELM方案, 引入动量因子, 避免迭代过程中过度振荡, 加快系统收敛速度。在不同的定位空间内随机选取训练数据集方式, 在测试点数量不同的情况下, 将本方案与后向传播(BP)、ELM以及PSO-ELM 3种定位算法进行了比较。结果表明, MMPSO-ELM方案在20组训练数据条件下, 对80组待定位点进行预测定位, 定位误差最大为0.0225m, 最小误差为0.00093m, 平均定位误差低至0.00143m, 且定位性能受定位空间大小影响较小; MMPSO-ELM可见光定位方案具有定位精度高、速度快、泛化性强等优点。该研究为在室内场所实现快速准确定位提供了理论支撑。

来源：2022年第6期

《激光技术》期刊编辑部

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