公开(公告)号：CN111458681B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202010192442.6

申请日：2020-03-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 邓磊 ,  戚宝剑 ,  曹子偲 ,  刘德明

IPC: G01S5/16 ,  H04B10/079 ,  H04B10/116 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双阶段神经网络的可见光定位方法和系统，属于可见光定位领域。方法包括，在设定的信噪比环境下训练第一神经网络，得到初步定位模型；将不同信噪比环境下采集的可见光功率数据，输入训练好的初步定位模型，得到带偏差的坐标数据；将带偏差的坐标数据与设定信噪比环境下对应的坐标数据相减，得到坐标误差数据；在不同信噪比环境下利用坐标误差数据对第二神经网络进行训练，得到坐标补偿模型；将待定位的可见光功率数据分别输入初步定位模型和坐标补偿模型，将得到的结果相加得到定位结果。本发明方法可使定位误差降低到1cm以内，既维持了神经网络定位的精确性，又无需了解定位环境，提高了可见光定位的适应性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN111458681A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010192442.6

申请日：2020-03-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 邓磊 ,  戚宝剑 ,  曹子偲 ,  刘德明

IPC: G01S5/16 ,  H04B10/079 ,  H04B10/116 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双阶段神经网络的可见光定位方法和系统，属于可见光定位领域。方法包括，在设定的信噪比环境下训练第一神经网络，得到初步定位模型；将不同信噪比环境下采集的可见光功率数据，输入训练好的初步定位模型，得到带偏差的坐标数据；将带偏差的坐标数据与设定信噪比环境下对应的坐标数据相减，得到坐标误差数据；在不同信噪比环境下利用坐标误差数据对第二神经网络进行训练，得到坐标补偿模型；将待定位的可见光功率数据分别输入初步定位模型和坐标补偿模型，将得到的结果相加得到定位结果。本发明方法可使定位误差降低到1cm以内，既维持了神经网络定位的精确性，又无需了解定位环境，提高了可见光定位的适应性和鲁棒性。