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Indoor Visible Light Positioning Utilizing a Changed Frilled Lizard Optimization Algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1007/s13369-026-11146-9.png)
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摘要
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在室内可见光定位系统中，光电探测器（PD）的随机旋转会降低定位精度，但这一问题在现有研究中常被忽视。因此，本文提出了一种基于改进褶皱蜥蜴优化（CFLO）算法的定位方案来解决这一问题。通过融合切比雪夫混沌映射、自适应t分布变异以及镜头成像逆向学习机制，显著增强了算法的全局探索能力和收敛稳定性。仿真结果表明，在1至3米高度范围的复杂场景中，当PD围绕X/Y轴在0至15°范围内、围绕Z轴在0至360°范围内随机旋转时，所提算法能够快速收敛，且定位点中90%的三维误差被控制在29.476厘米以内。与忽略旋转时的定位误差47.392厘米相比，系统精度得到显著提升。本研究证实了在定位模型中全面考虑探测器旋转的必要性，并验证了CFLO算法在解决该问题上的可行性与有效性，为推进室内可见光定位技术的发展提供了新方法。
Keyword:
Photodetector rotation
Visible light localization
Received signal strength
Changed frilled lizard optimization
Meta-heuristic algorithms
Positioning accuracy
期刊
A
IF:
2.9
论文数:
1.2K
被引数:
0
机构
引用论文
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