【摘 要】
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目前，随着物联网以及多种新型移动设备的迅速发展，位置服务已经成为人们日常工作和生活的一项基本服务需求。不管是在室外，还是在复杂的室内环境，人们都对位置感知有着迫切需求。基于可见光通信（Visible Light Communicatiom, VLC）的可见光定位（Visible Light Positioning, VLP）技术因其低成本、高精度等优点，在室内定位领域中备受关注。然而，VLP系统仍
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目前，随着物联网以及多种新型移动设备的迅速发展，位置服务已经成为人们日常工作和生活的一项基本服务需求。不管是在室外，还是在复杂的室内环境，人们都对位置感知有着迫切需求。基于可见光通信（Visible Light Communicatiom, VLC）的可见光定位（Visible Light Positioning, VLP）技术因其低成本、高精度等优点，在室内定位领域中备受关注。然而，VLP系统仍存在很多问题需要解决：在行人室内定位领域，接收端水平放置的假设难以满足，并且基于光敏二极管（Photodiode，PD）的VLP系统获取的观测量易受到行人身体的遮挡，稳定性较差；基于摄像头的定位方法则受到摄像头分辨率和视角大小的限制，实际应用条件苛刻。
针对目前VLP系统中存在的上述问题，本文提出了一种基于PD、摄像头和MEMS惯性传感器的低成本、高精度、高鲁棒性的组合定位方法。本文首先对朗伯模型的系数进行了修正，并基于修正后的朗伯模型求解接收端非水平时的定位位置。然后，设计了接收端非水平时从摄像头和MEMS惯性传感器获取观测量的方法。最后，在VLP系统的融合定位算法部分，本文设计了两种紧耦合融合架构，分别是单滤波器紧耦合架构（Single Extended Kalman Filter, SEKF）和双滤波器紧耦合架构（Double Extended Kalman Filter, DEKF），融合基于PD、摄像头和MEMS惯性传感器的观测量，得到高精度、高鲁棒性的定位结果。
本文搭建了真实的实验环境并进行动态测试，实验结果表明，在接收端存在 15 度以下随机倾角时，SEKF的平均定位误差为21.58cm，DEKF的平均定位误差为18.02cm，相比单纯基于 PD 的定位方法，平均定位精度提升了 30%~40%左右。本文提出的基于PD、摄像头和MEMS惯性传感器的组合定位方法能有效地实现低成本、高精度的动态室内定位。
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