基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法

马瑞

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.01.019

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基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法

光学传感与测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法
- Indoor visible light positioning method based on self-attention neural network
- 光学技术 2025年51卷第1期页码：108-115
- 作者机构：
  
  1:郑州工业应用技术学院艺术设计学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河南省软科学研究计划项目(182400410543);郑州市社会科学重点调研课题(ZSLX20220463)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.01.019
  中图分类号： TN929.1;TP183
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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马瑞. 基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法[J]. 光学技术, 2025,51(1):108-115.

Indoor visible light positioning method based on self-attention neural network[J]. 2025, 51(1): 108-115.
马瑞. 基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法[J]. 光学技术, 2025,51(1):108-115. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.01.019.

Indoor visible light positioning method based on self-attention neural network[J]. 2025, 51(1): 108-115. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.01.019.

摘要

针对LED光强分布不均导致室内可见光定位精度差异大的问题，结合序列到序列模型提出一种基于RSS指纹分析的室内可见光定位方法。将RSS指纹向量作为输入序列，室内三维空间坐标作为输出序列，采用序列到序列模型学习RSS指纹与室内三维空间之间的非线性映射关系。为序列到序列模型增加自注意力机制，利用自注意力机制分析RSS指纹中各元素对于不同位置的判别力高低，并在预测阶段调节各RSS元素的重要性。仿真结果表面，所提方法降低了不同信噪比条件下可见光定位的平均误差。

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基于自注意力神经网络的室内可见光定位方法

Indoor visible light positioning method based on self-attention neural network

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.01.019

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