利用多径反射的上行链路可见光通信室内定位系统

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1. 引言与概述

本文提出了一种在可见光通信（VLC）系统内进行室内定位的开创性方法。该研究超越了将多径信号视为噪声的传统方法，提出了一种上行链路定位系统，该系统主动利用来自信道冲激响应（CIR）的漫反射。其核心创新在于，不仅使用视距（LOS）分量，还利用第二功率峰值（SPP）——最重要的漫反射分量——以及LOS与SPP之间的时间延迟，从网络侧估计用户位置。这种方法挑战了VLC定位文献中的传统观念，为以最少基础设施实现高精度定位提供了一条路径，其基本形式仅需单个光电探测器（PD）。

2. 核心方法与系统模型

所提出的系统颠覆了典型的下行链路定位范式。不是由用户设备根据固定的LED计算其位置，而是网络利用从用户移动设备（例如，红外发射器）发送到天花板上固定上行链路接收器（光电探测器）的信号来估计用户的位置。

2.1. 系统架构

该设置涉及安装在天花板上的一个或多个固定参考光电探测器（PD）。用户携带一个红外（IR）发射器。PD捕获上行链路信号，该信号包括直接的LOS路径以及来自墙壁和物体的众多反射。

2.2. 利用信道冲激响应

该算法的智能之处在于其信号处理。它分析接收到的信道冲激响应 $h(t)$：

• LOS分量 ($P_{LOS}$)： 第一个也是最强的峰值，对应于直接路径。
• 第二功率峰值（SPP）($P_{SPP}$)： 从漫反射分量中识别出的下一个最重要的峰值。这通常对应于一个主要的一阶反射。
• 时间延迟 ($\Delta \tau$)： LOS分量和SPP分量到达之间的时间差 $\Delta \tau = \tau_{SPP} - \tau_{LOS}$。

这三个参数（$P_{LOS}$， $P_{SPP}$， $\Delta \tau$）形成了一个独特的特征，限制了用户相对于PD和房间几何形状的可能位置。

3. 技术细节与数学公式

位置估计利用了几何关系。用户通过LOS路径到PD的距离是 $d_{LOS} = c \cdot \tau_{LOS}$，其中 $c$ 是光速。SPP对应于一条反射路径。通过对房间建模并假设SPP是来自主要墙壁的一阶反射，总路径长度 $d_{SPP}$ 可以通过镜像法关联到用户坐标 $(x_u, y_u, z_u)$ 和PD坐标 $(x_{PD}, y_{PD}, z_{PD})$。

给定路径的接收光功率建模为： $$P_r = P_t \cdot H(0)$$ 其中 $H(0)$ 是信道直流增益。对于具有朗伯发射器的LOS链路，其表达式为： $$H_{LOS}(0) = \frac{(m+1)A}{2\pi d^2} \cos^m(\phi) \cos(\psi) \text{rect}\left(\frac{\psi}{\Psi_c}\right)$$ 其中 $m$ 是朗伯阶数，$A$ 是PD面积，$d$ 是距离，$\phi$ 和 $\psi$ 分别是辐射角和入射角，$\Psi_c$ 是接收器视场角。一个类似但更复杂的公式适用于反射（SPP）路径，涉及表面的反射率和额外的路径长度。

该算法本质上是为求解用户位置，解一组从这些关系中导出的非线性方程。

4. 实验结果与性能

性能通过仿真进行了验证。关键指标是均方根（RMS）定位误差。

• 单PD场景： 仅使用一个上行链路接收器，系统实现了25厘米的RMS精度。这证明了多径利用技术的基本能力。
• 四PD场景： 通过增加更多参考点（四个PD），精度显著提高到5厘米。这表明了系统的可扩展性和高精度应用的潜力。

这些结果与许多基于射频的室内定位系统（如Wi-Fi或蓝牙RSSI指纹识别）相比具有竞争力，甚至常常超越它们，并且挑战了其他需要多个发射器（LED）进行三边测量的VLC方法。

图表描述（隐含）： 柱状图可能显示，随着光电探测器数量（x轴）从1增加到4，RMS误差（y轴）急剧下降。第二条折线图可以绘制CIR，清晰地标注LOS峰值和SPP，并在它们之间标记 $\Delta \tau$。

5. 分析框架与案例示例

评估VLC定位技术的框架：

1. 基础设施需求： 实现基本定位所需的固定节点（LED/PD）数量。
2. 使用的信号特征： RSS、TOA、AOA或基于CIR（如本文）。
3. 多径处理： 视为噪声（传统）或作为特征利用（新颖）。
4. 计算位置： 用户侧（增加设备复杂性）与网络侧（实现网络智能）。
5. 精度与复杂度的权衡： 相对于系统成本和处理开销可实现的RMS误差。

案例示例 - 仓库资产跟踪： 考虑一个大型仓库，机器人和工作人员携带IR徽章。使用这种上行链路方法在每个区域安装四个天花板PD，中央系统可以以约5厘米的精度跟踪所有实体。这优于下行链路VLC（需要每个灯具都是调制LED）或UWB（每个锚点成本更高）。网络侧处理使得能够为自动导引车（AGV）实现基于区域的实时资源分配。

6. 批判性分析与专家见解

核心见解： 本文最激进的主张是战略性地将多径从定位的敌人重新定义为朋友。虽然计算机视觉领域随着神经辐射场（NeRF）的成功也发生了类似的范式转变——将复杂的光反射转化为可重建的资产——但将其应用于定位的确定性信道建模在VLC领域是真正新颖的。这是一个将系统最大约束（有限带宽、多径色散）转变为其主要优势的经典案例。

逻辑流程： 论证非常精妙：1）上行链路IR信号富含多径。2）CIR的结构是几何和材料的确定性函数。3）SPP是一个稳定、可识别的特征。4）因此，一个接收器可以提取足够的几何约束进行3D定位。逻辑成立，但其在仿真之外的鲁棒性是关键问题。

优势与缺陷：

• 优势： 基础设施需求极低（单PD操作）、网络侧智能、对物理原理的精妙运用以及厘米级潜力。它符合边缘计算和网络软化的趋势。
• 显著缺陷： 显而易见的问题是环境动态性。该方法假设一个已知、静态的房间模型，以将SPP与特定的反射体关联起来。移动家具、开门，甚至人员走动都可能改变反射路径并使模型失效，导致灾难性故障，除非系统具备连续、高频的建图能力——这是一个不简单的要求。与更具弹性（尽管精度较低）的RSS指纹识别方法相比，这是其致命弱点。

可操作的见解： 对于研究人员：核心概念很有前景，但必须进行融合。未来的工作应集成一个SLAM（同步定位与建图）层，类似于视觉惯性里程计系统，以动态更新反射地图。对于行业从业者：这项技术尚非即插即用。试点部署应从受控、半静态环境开始，如洁净室、生产线或静态存储区。4-PD、5厘米的结果是近期应用的可行目标，而非单PD模式。

7. 未来应用与研究展望

应用：

• 工业物联网与物流： 在工厂和仓库中对工具、资产和机器人进行高精度跟踪。
• 智能建筑： 用于气候控制、安全和空间利用分析的网络侧人员定位，无需侵犯个人设备隐私。
• 增强现实（AR）： 当与VLC数据传输集成时，为博物馆、机场或购物中心的室内AR导航提供低延迟、高精度的位置数据。
• 机器人技术： 作为机器人定位的补充传感器，适用于GPS和LiDAR可能不足或成本过高的环境。

研究方向：

1. 动态环境适应： 开发能够实时检测并适应反射环境变化的算法，可能使用机器学习对反射特征进行分类和跟踪。
2. 混合系统： 将此基于CIR的方法与其他传感器数据（惯性测量单元、其他频段的RSS）融合以提高鲁棒性。
3. 标准化与信道建模： 创建更复杂和标准化的VLC信道模型，以准确表征不同材料和几何形状下的漫反射。
4. 硬件开发： 设计低成本、高带宽的光电探测器和红外发射器，优化用于捕获精确的CIR信息。

8. 参考文献

1. H. Hosseinianfar, M. Noshad, M. Brandt-Pearce, "利用多径反射的可见光通信系统定位技术"，相关会议或期刊，2023。
2. Z. Zhou, M. Kavehrad, and P. Deng, "使用发光二极管可见光通信的室内定位算法"，Optical Engineering，卷 51，期 8，2012。
3. T.-H. Do and M. Yoo, "基于VLC的室内定位的潜力与挑战"，International Conference on Computing, Management and Telecommunications，2014。
4. S. H. Yang, E. M. Jeong, D. R. Kim, H. S. Kim, and Y. H. Son, "基于LED可见光通信的室内三维位置估计"，Electronics Letters，卷 49，期 1，2013。
5. S. Hann, J.-H. Choi, and S. Park, "一种用于增强室内定位的新型可见光通信系统"，IEEE Sensors Journal，卷 18，期 1，2018。
6. Mildenhall, B., 等. "NeRF：将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。" ECCV. 2020. （关于利用复杂光数据范式转变的外部参考）。
7. IEEE Standard for Local and metropolitan area networks–Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light, IEEE Std 802.15.7-2018。