2023年第1期基于Elman神经网络的室内定位算法IndoorpositioningalgorithmbasedonElmanneuralnetworkCHENJunbo,ZHAOLi,LIUHaitao,MENGXiangyan(SchoolofElectronicInformationEngineering,Xi'anTechnologicalUniversity,Xi'an710032，China)Abstract:Aimingatthelowaccuracyoftraditionalindoorpositioningalgorithm,anindoorpositioningalgorithmbasedonEl-manneuralnetworkwasproposed.TheElmanneuralnetworkisusedtoexpandthefingerprintdatabaseinterpolation,completethefingerprintdatabase,andreducethepositioningerror,andthealgorithmmodelisverifiedbyexperiments.Theexperimentalresultsshowthattheaveragepositioningerroroftheproposedalgorithmis4.6cmin0.8m×0.8m×0.8menvironment,whichmeetstheaccuracyrequirementsofindoorpositioning.Keywords:visiblelightcommunication,indoorpositioning,Elmanneuralnetwork,datainterpolation陈俊波，赵黎，刘海涛，孟祥艳（西安工业大学电子信息工程学院，西安710032）摘要：针对传统室内定位算法精度较低的问题，提出一种基于Elman神经网络的室内定位算法。使用Elman神经网络进行指纹库插值扩充，完备指纹库，两者结合减少定位误差，并对该算法模型进行了实验验证。实验结果表明：在0.8m×0.8m×0.8m环境中，所提算法的平均定位误差为4.6cm，满足室内定位对于精度的要求。关键词：可见光通信；室内定位；Elman神经网络；数据插值中图分类号：TN929.1文献标志码：A文章编号：1002-5561（2023）01-0058-05DOI：10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2023.01.010开放科学（资源服务）标识码（OSID）：引用本文：陈俊波，赵黎，刘海涛，等.基于Elman神经网络的室内定位算法[J].光通信技术，2023，47（1）：58-62.0引言随着社会的发展，人们对于位置精确定位的需求越来越高，如道路导航、空中侦查、盲人引导等。全球定位系统（GPS）在室外有很好的定位效果，因此被广泛应用。但在商场、医院、图书馆等场所，GPS会受到障碍物的影响而难以满足高精度要求。目前，相关文献提出了多种针对室内的定位系统，如蓝牙定位[1]、WiFi定位[2]、红外定位[3]等，但都受到电磁干扰、建设成本过高等因素的制约而无法完全满足实际定位需要。基于可见光通信的室内可见光定位（VLP）技术凭借其频谱资源丰富且不受电磁干扰等优势得到迅速发展。目前，实现VLP的基本方法有可见光指纹法[4-6]和基于接收信号强度（RSS）定位...
