深圳意创通讯科技有限公司 陈敏 深圳市 518110
摘要：本文在探讨传统图像传感器、到达时间法等可见光通信技术的基础上，提出基于改进k-means聚类算法的可见光通信定位方案，对室内空间中光源信号功率、反射与散射位置进行确定，并考虑LED光信号在自由空间传播中的叠加效应，为不同LED光源分配不同的ID，通过定位区域光功率的多次迭代计算后，得到LED目标对象较为准确的空间位置坐标，以提升可见光通信的精准度。
关键词：可见光通信；数据传输；定位；关键技术
前言：在可见光通信技术的室内定位研究中，要根据可见光通信的信息传输、定位原理，对传统的可见光通信定位的优缺点进行分析，并提出可见光通信定位的k-means机器学习算法，运用该算法改进LED光信号的指纹数据，以及建立迭代后的光功率指纹库，来完成目标对象的光指纹匹配定位，保证可见光通信定位的性能和结果。
1可见光通信(LED)关键技术及其优缺点
1.1图像传感器法的可见光通信技术
在使用发光二极管(LED)发射光源，用于室内空间的可见光通信、信号定位过程中，可以基于图像传感器法，用摄像机捕获LED光源发射的光谱信息，得到不同时间LED光源传输的阵列信息，摄像机捕获数据的速率在30bps左右。
1.2到达时间法(TOA)的可见光通信技术
利用可见光通信技术的目标测距定位过程中，通常使用到达时间差法(TOA)，根据LED发射器的可见光信号发射时间、到达时间，测量出可见光信号从发射，到到达定位目标的时间长度，来实现对目标对象的距离测量。在可见光信号测量过程中，设定已知位置的三个点A、B、C坐标为（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），以A、B、C为圆心，以给出点到需要定位目标的距离为半径作圆，其中i=1,2,3...N，N表示给出点的数量，具体的定位目标位置如图1。
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由于空气中可见光信号的传播速率为定值，因而从给出点到需要定位目标的可见光传输时间也为定值，通过测量光信号到定位目标的发射时间、到达时间，可以得到定位目标道某一给出点的距离，在多个给出点上放置LED发射器，进行可见光通信的目标定位，存在的绝对时间误差大，因而要通过改进算法提升精确度。而在给出点数量为A、B、C三个时，可以列出方程组求解定位目标的坐标，具体公式为：
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1.3接收机自动切换的可见光通信技术
在室内LED可见光信号通信系统中，接收机起到不同站点(房间)之间信令信号接收、派发的作用，因而指定可见光信号频率、信号强度，以及接收机在信号分派、传输时的切换时间，能够减少不必要的可见光信号传送损失。利用室内房间接收机，对传输的白光LED可见光通信信号，作出准备切换之前，必须先监视可见光信号能量、发射与散射状况，再构建LED可见光信号的传输、切换模型，合理控制LED可见光信号的波长，以及对光线传输过程中存在的散射、吸收情况进行探讨，找出出现严重衰减的信号，才可以充分保证随机信道中可见光通信的准确性。
2基于可见光通信技术的目标定位方案
2.1可见光通信定位的k-means聚类算法
k-means聚类算法是对“三边定位法”的延伸与完善，主要对涉及到多个变量的样本进行聚类分析。在LED可见光信号通信的目标定位中，首先选择适当的k样本集，作为初始聚类的样本中心，形成以最近中心点为主的聚类系统。
之后，测量LED发射器发送的可见光信号功率(RSS)，在室内空间中信号功率与被测距离的平方呈反比，也就是P∝1/d2。在可见光信号功率数据的采集过程中，设置好室内房间尺寸、给定点的位置参数，使用射线跟踪方法计算不同位置的信号功率，不同位置点之间的间隔设为0.01m以内。
随后运用欧几里得最短距离公式，将具有最小欧几里得距离的K个节点，作为接收器的K个聚类样本。由于K个参照点的可见光信号功率，与定位目标的可见光信号功率不相同。因而在利用欧几里得距离公式进行定位计算时，要对不同参照点分配适当的加权系数，通过参考点加权因子大小Wi，来估算定位目标的确切位置，具体计算公式为：.png)
2.2可见光通信定位的系统模型
假设可见光通信的室内定位场地为5m×5m×3m的立体空间，设置3组LED信号发射源，LED发射器被安置于hm高度的空间处。3组LED发射源的位置坐标分别记为[x1,y1,z1]T、[x2,y2,z2]T、[x3,y3,z3]T，其中目标定位对象被水平放置于地面的某一位置，位置坐标记为[x,y,z]T，z为目标对象离地面的垂直距离，信号接收器PD被安装于目标对象上，具体室内可见光通信的定位系统结构如图2所示。
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在LED可见光信号只发生直射的情况下，信号接收器PD接收的可见光信号功率，与LED信号源的发射功率之间的关系为：.png)
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其中表示接收的可见光信号功率，表示LED光源发射的可见光信号功率，H(0)表示可见光通信信道(LOS)的直流增益。由于LED可见光信号的辐射服从朗伯分布，也就是光向各个方向散射的强度相同，因而H(0)可以用以下公式进行表示：.png)
其中A表示信号接收器PD的接收面积，di表示信号接收器PD与LED光源之间的相对距离。M表示LED可见光信号的辐射瓣模式数，该辐射瓣值通常由发射器的半功率角Φ1/2决定，而θ、ψ分别表示可见光信号的辐射角、接收角。Ts表示信号接收器的光学滤波增益， g表示信号接收器的光学聚光增益，通常与信号接收视角ψc、反射系数nc相关。
以上三个LED光源的可见光信号发射后，会在室内自由空间传播过程中，产生光反射、散射的叠加效应。为分别获取到不同LED光源发出的准确信号数据，需要使用时分复用技术，在时间上将每个LED光源可见光信号的发送时间错开，以及为LED光源分配不同的标记ID，并使用信号发生器进行LED可见光信号的调制。信号接收器PD在收到LED可见光信号后，经由处理模块对可见光信号功率进行提取，得到3个LED光源的光功率向量为P=[Pr,1,Pr,2,Pr,3]。
3改进k-means算法的可见光通信定位实现原理
为保证k-means算法迭代的精准性，首先要将目标定位的区域划分为 40×40网格，每个网格内包含多个信号参考点，选取合适参考点作为接收器PD的可见光信号功率。之后由信号发生器对可见光信号功率作出调制，获得从LED光源处发出的光信号功率Pt，组成可见光信号功率的向量值，具体表示为：。
由以上公式可以得出，第i个信号接收器参考点处，接收到的LED光源的可见光功率为Ri，那么对不同参考点进行N次的数据采集，能够建立起可见光信号功率的指纹库。
在完成可见光信号功率的指纹库建立后，使用k-means算法对可见光信号指纹库进行聚类。(1)首先选取K个指纹作为初始聚类中心(K=3)，并依据欧几里得最短距离公式，对其他所有指纹根据到聚类中心的距离远近，将其分配到欧式距离最近的聚类之中。
(2)执行完以上所有可见光信号功率的指纹分类后，可以获得有关指纹库的新的聚类，并将新聚类中不同指纹库的指纹平均值，作为聚类的新的中心。
(3)不断重复以上执行步骤，直到K个聚类中心迭代完成为止，表明可见光信号功率的K个聚类中心已经确定，而且不同位置的指纹信息被收敛至最近的聚类中心。这其中每个聚类作为一个定位子区域，其包含的目标位置指纹数据，可以形成多个互相独立的子指纹数据库。
(4)根据每个子指纹数据库的指纹信息，将其划分为高信号功率、中信号功率、低信号功率区域。子指纹数据库中的最高可见光信号功率设置为Pmax，最低可见光信号功率设置为Pmin，若可见光信号功率P>[2/3Pmax+(Pmax-Pmin)]，则将该指纹数据放入高信号功率区域，若可见光信号功率P<[1/3Pmax+(Pmax-Pmin)]，则将该指纹数据放入低信号功率区域，若在以上两种信号功率之间，则将该指纹数据放入中功率功率区域。
4仿真实验与结果分析
假设三个LED发射源的位置为(1.25,1.25,3)，(1.25,2.5,3)，(3.75,2.5,3)，LED可见光功率为72w、半功率角为80deg。根据以上数据可知室内房间面积为5m×5m×3m、反射系数为0.66，使用Python SimPy仿真软件，对室内40×40的网格定位区域进行三角定位，得到的接收可见光信号功率初始位置如图3所示。
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经过以上多个初始位置参考点的改进k-means指纹聚类，以及高功率、中功率、低功率区域的指纹遍历与匹配后，得到的室内测试空间中目标定位误差控制在0.01m范围内。
结语
综上所述，从LED可见光信号功率出发，在目标对象定位的离线检测阶段，使用k-means聚类算法进行光功率指纹库分类，在目标对象定位的在线检测阶段，通过三角定位方式进行可见光信号功率(RSS)向量位置、参考点位置的定位计算，有效提高了可见光通信的室内定位效率、定位精确度。
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作者简介：陈敏（1984-09-08），男，汉族，广东省雷州市人，本科，深圳意创通讯科技有限公司技术总监，研究方向：光通信技术研究。