摘要: 随着物联网技术快速普及和可见光通信技术的发展，利用可见光传感技术实现室内被动式目标定位成为了可能。基于可见光传感的被动式定位技术无需被定位目标携带任何定位设备，因此该技术可以广泛应用在室内入侵检测、老人看护和智能医疗等领域。同时，... 展开 随着物联网技术快速普及和可见光通信技术的发展，利用可见光传感技术实现室内被动式目标定位成为了可能。基于可见光传感的被动式定位技术无需被定位目标携带任何定位设备，因此该技术可以广泛应用在室内入侵检测、老人看护和智能医疗等领域。同时，该技术还具有保护隐私、低能耗、高可靠性等优点。然而，在实际应用中基于可见光传感的被动式定位技术存在许多问题亟需解决。首先，在多目标定位场景下，不同目标导致的阴影链路的交点会被判定为目标位置，且大多数现有的被动式定位算法缺少合理的阴影链路分配方法或伪目标辨别机制。因而如何解决多目标被动式定位中伪目标定位问题是当前研究的热点。其次，基于指纹匹配的定位算法需要消耗较多的人力和时间成本来维护指纹库。此外，可见光的波长较短，其菲涅尔区近似为线段而不像射频信号那样是一个椭球区域。因此，基于可见光的被动式定位中人体产生的阴影区域较小。采用指纹法来实现基于可见光传感的被动式定位需要构建指纹点较为密集的指纹库。所以，如何降低指纹库的构建成本，利用低密度指纹库来实现被动式定位已成为目前研究的难点。再次，为了更好地实现物联网设备的智能化，除了获取目标的位置信息，感知目标的运动轨迹也非常重要。然而异于基于摄像机的目标跟踪系统，可见光传感器无法通过获取人员面部特征的方式来精准识别目标身份。当两个目标的运动轨迹相交或靠近时，两个目标的身份可能被错误地交换，从而产生错误的跟踪轨迹。因此利用可见光传感器实现多目标跟踪是一个极具挑战性的问题。 为了解决以上问题，本文的主要工作和创新如下： （1）针对可见光传感在多目标定位中出现伪目标定位问题，本文提出了一种扇环模型和一种基于权重地图更新的自适应多目标被动式定位算法。通过层次聚类算法将相邻的阴影节点划分到一个集合并视为一个阴影区域，用多个阴影区域的交集代替多条阴影链路交点来计算目标的位置可以有效解决利用链路交点定位时难以合理分配链路交点的问题。为了提高目标定位的精度，本文提出了一种扇环模型来精确估计目标可能区域。最后为了解决不同目标的阴影区域相交产生伪目标的问题，本文提出一种基于权重地图更新的自适应多目标被动式定位算法来提高目标数量估计的准确性。 （2）针对可见光传感在基于指纹法的多目标定位技术中人力和时间成本过高的问题，本文提出了一种快速指纹库构建法和基于单目标粗指纹辅助的多目标被动式定位算法。该方法介绍了一种快速指纹库构建法来建立线下阶段的单目标指纹库。同时定义了一种新颖的代表性链路来减少阴影链路交点过多、过密，难以处理的问题。并且通过对代表性链路的交点进行密度聚类来获取初步的定位结果。为了解决多目标定位中伪目标定位的问题，提出了一种单目标粗指纹辅助的连续删除算法。根据每个候选目标交点集合的链路使用情况向量和指纹点的链路状态向量的相似度来排除伪目标，并获得真实目标的链路交点集合。为了进一步提高定位的精度，提出了一种基于交点集合凸包的定位算法用于降低链路交点分布不均导致的定位误差。该定位算法可以有效降低伪目标定位的概率并提高目标位置估计的精度，同时可以在指纹库的构建过程中花费更少的人力和时间成本。 （3）针对基于可见光传感的被动式定位中需要解决的多目标跟踪问题，本文提出了一种基于目标识别标签和连续删除算法的两阶段定位算法。此外，还设计了一种基于空间滤波器和匈牙利算法的目标跟踪算法。首先，设计了一种目标识别标签用于识别伪目标，该目标识别标签可以根据与目标可能区域是否存在交集来判断候选目标的真伪。在粗定位阶段，通过权重地图的权重来选取每个候选目标，利用目标识别标签判断目标真伪，并采用自适应连续删除算法来降低算法的运算量；精细定位阶段，利用获得的粗目标区域、目标可能区域和定位区域的权重地图来估计目标位置和其几何特征。在多目标跟踪阶段，根据获取的目标位置和几何特征等先验信息，利用空间滤波器和匈牙利算法对相邻时刻的两个目标建立最优匹配。该方法不仅可以解决多目标定位中的伪目标定位问题，还可以对多个目标进行高准确性的实时跟踪。 收起