基于LED角度偏移模型生成指纹库数据的可见光定位方法

彭煜; 桂林; 王进轲

doi:10.3788/gzxb20265507.0712004

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基于LED角度偏移模型生成指纹库数据的可见光定位方法

仪器，测量，度量学 | 更新时间：2026-06-12

- 基于LED角度偏移模型生成指纹库数据的可见光定位方法
- Visible Light Positioning Method Using the Angular Offset model of LED for Fingerprint Database Generation
- 光子学报 2026年页码：1-17
- 作者机构：
  
  1.上海第二工业大学智能制造与控制工程学院，上海市 201209
  2.上海第二工业大学计算机与信息工程学院，上海市 201209
- 作者简介：
  
  彭煜（1999—），男，硕士生，主要研究方向为可见光定位技术，智能算法在可见光定位中的应用。Email: 1034906697@qq.com
  桂林（1981—），男，副教授，博士，主要研究方向为光纤传感技术，可见光定位与传感技术，智能算法在传感与定位技术中的应用。Email: guilin100@yeah.net
- 基金信息：
- DOI：10.3788/gzxb20265507.0712004
  中图分类号： O436
- CSTR：32255.14.gzxb20265507.0712004
- 收稿：2026-01-22，
  
  修回：2026-04-03，
  
  录用：2026-04-03，
- 稿件说明：
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彭煜，桂林，王进轲. 基于LED角度偏移模型生成指纹库数据的可见光定位方法［J］.光子学报，2026，55（7）：0712004

PENG Yu， GUI Lin， WANG Jinke. Visible Light Positioning Method Using the Angular Offset model of LED for Fingerprint Database Generation［J］. Acta Photonica Sinica， 2026， 55（7）：0712004
彭煜，桂林，王进轲. 基于LED角度偏移模型生成指纹库数据的可见光定位方法［J］.光子学报，2026，55（7）：0712004 DOI： 10.3788/gzxb20265507.0712004. CSTR： 32255.14.gzxb20265507.0712004.

PENG Yu， GUI Lin， WANG Jinke. Visible Light Positioning Method Using the Angular Offset model of LED for Fingerprint Database Generation［J］. Acta Photonica Sinica， 2026， 55（7）：0712004 DOI： 10.3788/gzxb20265507.0712004. CSTR： 32255.14.gzxb20265507.0712004.

摘要

针对LED（light-emitting diode）光源出现角度偏移而导致的定位精度降低问题，将角度偏移信息引入朗伯模型中，提出一种估计该角度偏移的方法，使用包含角度偏移的朗伯模型完成指纹库数据的生成，并结合指纹定位方法完成可见光定位。所提角度偏移估计方法，利用序列二次规划SQP（sequential quadratic programming）算法解决朗伯模型在室内可见光定位的带约束非线性优化问题，再通过非线性自适应粒子群算法NA-PSO（nonlinear adaptive particle swarm optimization）确定方向角，实现在SQP解集中筛选出最优角度偏移值。为了验证所提方法的普适性，仿真环境设置信噪比为10-50dB，仿真结果表明，本文方法定位误差均值较传统WKNN（weighted k-nearest neighbors）和KNN（k-nearest neighbors）降低57.3%，利用角度修正模型显著抑制了角度扰动对接收信号强度（RSS）的影响；与细粒度指纹库WKNN相比，本文方法无需离线阶段采集角度信息，在40-50dB下实现定位精度提升81.4%，倾斜角与方向角估计误差分别降低86.1%和90.7%，在10-20dB高噪声环境定位误差和角度估计误差与使用71万数据量细粒度指纹库定位误差相当，与RBF神经网络相比定位误差均值降低，本文方法在20dB信噪比下CDF（cumulative distribution function）误差累积在中位相较RBF（radial basis function）提升16.7%，在90%分位相较提升40.8%。因此所提室内可见光角度偏移估计方法能有效减小定位误差，在多数噪声情况下具有鲁棒性。

Abstract

Objective

Indoor visible light positioning （VLP） faces significant accuracy degradation due to unintentional LED angular offsets （e.g.， during installation or manufacturing）. Traditional solutions， such as fine-grained fingerprint databases or neural networks， require extensive offline data collection of angle information， leading to high deployment costs and limited scalability. This study aims to propose a robust， data-efficient method to estimate and compensate for LED angle offsets without offline angle measurements， thereby enhancing VLP accuracy under diverse noise conditions.

Methods

The proposed framework， SQP-NAPSO， integrates， Angle Offset Estimation： SQP （Sequential Quadratic Programming）solves a constrained nonlinear optimization problem derived from the Lambertian model to estimate initial azimuth and tilt angles.NA-PSO （Nonlinear Adaptive Particle Swarm Optimization）resolves SQP’s multi-solution ambiguity by fixing the azimuth direction using the indoor point of maximum RSS. NA-PSO enhances convergence and global search via nonlinear adaptive inertia weights and dynamic learning factors. Positioning： The estimated angles refine the Lambertian model to generate an online fingerprint database without offline angle collection. WKNN （Weighted k-Nearest Neighbors） leverages the refined model for robust localization. Experiments validated the method under 10–50 dB SNR， comparing it against baseline approaches： traditional WKNN/KNN， fine-grained WKNN （with offline angle data）， and RBF neural networks.Results and Discussions　Angle Estimation： NA-PSO outperformed PSO， Greedy Algorithm， and Simulated Annealing in azimuth search accuracy （mean error： 4.4° vs. 13.4°–36.1°）. SQP-NAPSO reduced tilt/azimuth estimation errors by 86.1% and 90.7% versus fine-grained WKNN at 40–50 dB SNR. Positioning Accuracy： Mean localization error decreased by 57.3% compared to traditional WKNN/KNN. At 40–50 dB SNR， accuracy improved by 81.4% over fine-grained WKNN （requiring 714k offline data points vs. 63 RSS samples for SQP-NAPSO）. In high noise （10–20 dB）， accuracy matched fine-grained WKNN while reducing data dependency. Outperformed RBF neural networks： at 20 dB SNR， median CDF error improved by 16.7% and 90th-percentile error by 40.8%. Robustness： Maintained stability across initial angle offsets （e.g.，［45°， 10°］，［60°， 5°］） and SNR levels. Angle correction suppressed RSS distortion from attitude perturbations， enhancing spatial continuity in fingerprint maps.

Conclusions

The SQP-NAPSO method effectively addresses LED angular offsets in VLP systems by： Eliminating costly offline angle data collection， Leveraging model-based optimization for accurate angle estimation under noise （10–50 dB SNR）， Achieving >57% positioning error reduction versus classical methods and >81% versus data-intensive fingerprinting. This approach balances high accuracy， computational efficiency， and deployment practicality， making it suitable for real-world indoor positioning applications. Future work may optimize real-time implementation and multi-LED scenarios.

关键词

Keywords

references

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