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一种基于人工神经网络的高精度室内可见光定位方法

摘要

一种基于人工神经网络的高精度室内可见光定位方法,特征是包括训练模式和定位模式两部分,即首先根据选取测试点的位置坐标和接收信号强度建立人工神经网络并对其进行训练;之后利用训练完成的人工神经网络并结合接收端的接收信号强度,得到最终的定位结果。在训练模式中,该方法能够同时考虑光源的直射光信号以及来自墙面和其他物体表面的漫反射光信号,并能在训练完成后的定位过程中对其加以利用。本发明所提方法更符合实际的应用场景,定位结果更为准确;且相对于传统基于接收信号强度的定位方法,该算法的运算时间更短,效率更高。

著录项

  • 公开/公告号CN106100734B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201610663244.7

  • 发明设计人 杨爱英;黄河清;冯立辉;倪国强;

    申请日2016-08-15

  • 分类号

  • 代理机构北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人鲍文娟

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 10:13:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-06

    授权

    授权

  • 2016-12-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04B10/116 申请日:20160815

    实质审查的生效

  • 2016-11-09

    公开

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