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Implementation and improvement of Bayes's theorem for indoor visible light positioning system

机译：室内可见光定位系统贝叶斯定理的实施与改进

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摘要

Visible light radiated from light-emitting diodes is used to estimate the position of the receiver in a positioning system indoors. Wall reflection and noise are inevitable, which result in an error in the visible light indoor positioning system. Some indoor positioning algorithms based on fingerprint are compared through simulation. An improved indoor positioning algorithm of Bayesian theory is proposed. After using a Gaussian filter, several grid points that are close to each other are selected to be a cluster, and then the posterior probability of each cluster is calculated by the Bayesian algorithm. The cluster with the largest posterior probability is obtained to estimate the receiver's position. The improved algorithm simplifies the Bayesian algorithm and improves the positioning accuracy, with an average error of 0.18 m.
机译：从发光二极管辐射的可见光用于估计接收器在室内定位系统中的位置。壁反射和噪音是不可避免的，这导致可见光室内定位系统中的错误。通过仿真比较了基于指纹的一些室内定位算法。提出了一种改进的贝叶斯理论的室内定位算法。在使用高斯滤波器之后，选择彼此接近的几个网格点为群集，然后通过贝叶斯算法计算每个簇的后验概率。获得了最大概率最大概率的簇以估计接收器的位置。改进的算法简化了贝叶斯算法并提高了定位精度，平均误差为0.18米。

著录项

  • 来源
    《Optical engineering》 |2019年第2期|026110.1-026110.8|共8页
  • 作者

    Chen Guo; Jianhua Shao;

  • 作者单位

    Nanjing Normal University School of Physics and Technology Nanjing China;

    Nanjing Normal University Jiangsu Key Lab on Optoelectronic Technology Nanjing China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    visible light; Bayes; indoor positioning;

    机译：可见光;贝叶斯;室内定位;

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