基于注意力机制的室内可见光定位算法

摘要

由于室内环境错综复杂、诸多障碍遮挡等因素的影响,导致无法保障高稳定性的室内定位需求。针对该问题,提出了注意力机制与神经网络融合的室内可见光定位算法,实现在视距(LOS)链路场景下的高精度室内定位系统。建立室内可见光信道模型参数后,将携带位置信息的光强信息输入至神经网络中进行训练。在神经网络算法方面,进行反向传播算法、极限学习机算法与注意力机制算法结合,提高定位精度。实验结果表明,添加注意力机制的算法预测准确率与基础算法相比有明显提升。