本博文主要是对可见光通信的研究现状、技术瓶颈、可见光定位的技术原理、误差分析等作总结汇总。
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第一章可见光通信技术调研
可见光通信（Visible light communication，VLC/LiFi）是通过以人眼无法识别的高频（大于200HZ）来控制LED的亮灭，接收端通过光电传感器/图像传感器来接收，进而实现通信与照明的一体化。可见光通信系统的基础结构一般由三个部分组成，包括可见光信号发射端、可见光信号传输信道和可见光信号接收端，下图展示了可见光通信系统的基础结构。可见光信号发射端包括调制模块、驱动电路、光发射器等。原始的二进制信号首先经过编码、调制和预均衡等变换，得到的预处理信号经过模数转换后驱动光发射器如LED(light emitting diode)以控制其光照强度，从而实现电信号到光信号的转换。此外，在光发射器后加上光学透镜和聚光杯可以进一步提高接收端信号强度，从而增大传输距离。经过调制后的可见光信号在大气或者水下等自由空间信道中传播，到达可见光信号接收端。可见光信号接收端包括接收天线、光电检测器、解调模块等。一般使用光电二极管PIN、雪崩光电二极管APD 等光电检测器来检测光信号，实现光信号到电信号的转换。得到的电信号经过后均衡、解调和解码等数字信号处理后，恢复出原始发射信号。
图1-1可见光系统框图
1.1可见光通信研究进展
近年来，被誉为 “绿色照明”的LED照明技术快速发展。与传统的荧光灯、白炽灯等照明光源相比，白光LED具有低功耗、可靠性高、使用时间长、尺寸小以及绿色环保等优点，被广泛用于照明、显示等范畴。同时，白光LED具有响应速度快、灵敏度高、可调性强等优点。因此，在可见光通信技术（Visible Light Communication, VLC）一般采用白光LED作为信源，通过将人眼无法识别的高频信号（高速明暗闪烁信号，大于200HZ）加载到LED灯具上进行传输，通过强度调制与直接检测（Intensity Modulation and Direct Detection, IM/DD）实现光信号的无线传输，使白光LED从照明领域扩展到通信领域。而LED光源的普及将使VLC技术的信源无处不在。
与传统的射频(Radio Frequency, RF)等无线通信技术相比，可见光通信技术能以较低的成本同时实现照明与通信两大功能，适用于各种无线网络接入场景，无电磁干扰，绿色环保，功耗低，保密性强。此外，且VLC所利用的可见光波段的波长介于780nm~375nm之间（电磁辐射波谱如图1所示），尚属于空白的频谱，无需授权即可使用，频谱资源极度丰富，是现有无线通信频谱的10000多倍。因此VLC技术可有效利用空白频谱，充分利用资源，拓展了下一代宽带通信的频谱，可以有效解决当今无线频谱资源紧张的问题。与此同时，VLC技术并不是要替代传统的通信技术，而是起到补充的作用，释放频谱空间，拓宽频谱资源，与现有无线通信网络共存以及兼容。
图1.1-1 频谱资源示意图
在民用领域可见光通信得到了各国的重点关注.1998年，香港大学的Grantham Pang首次提出了基于发光二极管（LED）的可见光通信技术的概念，他将音频等信号调制到LED灯具上，通过100KHZ的光波在自由空间光链路下传播到耳机上，第一次验证了可见光通信的可行性。2000年，日本庆应义塾大学的Tanaka Yuichi和索尼公司的Haruyama Shinichiro等人提出了利用LED照明灯作为通信基站进行信息无线传输的室内通信系统，并进行仿真验证。至此，大量的研究人员看到VLC有广阔的发展前景，引起VLC的研究热潮。2000 年，Tanaka 等人提出将提供照明的白光 LED 用于室内无线链路，从一系列的数值分析和仿真结果验证了采用白光 LED 同时兼具照明和通信功能的可行性[30]。2001 年，他们分别采用归零开关键控（Return-to-zero On-Off Keying, RZ-OOK）与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）方式，对信道进行了计算机模拟仿真，结果表明光程差引起的延迟会对高速 VLC 造成很大影响[31]。2002 年，中川研究室的 Fan 和 Komine分析了多径效应和阴影效应对通信性能的影响，给出了相应的解决方案[32]。2003年，Komine 等人利用已有的家庭电力线传送信号波形的线路修复方案，提出了将可见光通信与电力线通信相结合的方案[33]。同年，他们具体分析了室内无线光通信链路，基于数值分析和计算机仿真提出一套基于 OOK 调制的可见光通信系统，数据速率达到 400 Mbps[34]。同年，日本成立了可见光通信联盟（Visible light communication consortium, VLCC），以推动 VLC 标准化为目标[35]，并于 2007 年提出了可见光通信系统标准（JEITA CP-1221）和可见光 ID 系统标准（JEITA CP-1222）[36]，以及可见光信标系统（JEITA CP-1223）[37]。2004 年，Komine 等人对室内 VLC 系统进行建模分析，指出可见光信道在多光源的情况下必须考虑光程差，并探讨了多径反射、码间干扰（Inter-Symbol Interference, ISI）和 FOV 等因素对系统性能的影响[38]。2005 年，庆应大学（Keio University）提出了一种基于LED 发射器和二维图像传感器接收的高速并行无线 VLC 系统，相比点对点传输，数据速率提高了 50 倍[39]。2006 年，Sugiyama 对脉冲位置调制（Pulse-position modulation, PPM）进行了改进，提出了副载波反向脉冲位置调制（Subcarrier inverted pulse-position modulation, SC-I-PPM）方式，可以有效抑制背景光的影响[40]。2007 年，他提出了脉宽调制（Pulse-width modulation, PWM）和改变调制深度的两种用于 VLC 的亮度控制方法，并探讨了 PWM 频率、LED 亮度和通信性能之间的关系[41]。2008 年，在日本 Kujukuri 海滩进行了利用灯塔上的 LED 作为发射机、图像传感器作为接收机的 VLC 实验，成功实现了当时世界上最远的可见光通信传输，最远传输距离为 2 km，传输速率为 1022 bps[42]。2009 年，Komine等人提出了一种自适应均衡器，解决了可见光通信中存在的 ISI 问题[43]。2010 年，庆应大学演示了基于 VLC 的室内定位系统[44]。2011 年 Liu 和 Noonpakdeew 等人对采用图像传感器对可见光通信进行了重要的理论分析[45]。2012 年，Fujimoto 等人采用双二进制的 OOK 调制技术，并使用预均衡和后均衡技术，单颗 LED 实现614 Mbps 的传输速率[46]。2014 年，他们基於单个 LED 采用非归零开关键控（Non-return-to-zero On-Off Keying, NRZ-OOK）技术，在不加滤光片的情况下最大传输速率为 662 Mbps，创造了该项调制技术的世界纪录[47]。同年 5 月，日本太阳诱电和东洋电机共同研发了水下高速可见光通信装置，最大通信速度为 50 Mbps，最大通信距离为 50 m [48]。
欧洲把研究的重心放在如何提高可见光通信系统性能上。2006 年，Afgani 等人采用概念证明演示的方式，第一次在 VLC 中完成了正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的发射方案[49]。2007 年，Haas 等人在单颗 LED 下采用基于 QPSK 调制的编码 OFDM（Coded OFDM, C-OFDM）技术，在 90 cm 距离下，系统的误码率达到 2×10-5[50]。2008 年，由欧盟资助开展了OMEGA 项目，旨在建立 Gbps 级室内高速通信系统，VLC 技术使研究重点之一[51]。同年，Minh 等人提出了一种多谐振均衡技术，预均衡后可获得 45 MHz 的调制带宽。基于 NRZ-OOK 调制，在 10 cm 距离内数据速率最高达到 80 Mbps，同时误码率低于 1×10-6[52]。2009 年，他们采用蓝光滤光片及一阶模拟均衡器将传输速率提高到 100 Mbps[53]。2010 年，Vucic 等人利用单颗商用 LED 及 DMT技术，首先实现了第一套实时速率为 100 Mbps 的可见光通信链路[54]。同年，他们在不使用均衡的情况下，接收端采用雪崩光电二极管（Avalanche Photo Diode, APD）速率达到 230 Mbps，采用 PIN 速率达到 125 Mbps，同时误码率低于 2×10-3[55]。后来，Vucic 等人又以一套数据速率 513 Mbps 的演示样机肯定了 VLC 系统的宽带潜能[56]。2011 年，他们基于 DCO-OFDM 并采用比特和功率分配同时进行对称信号限幅，以波分复用（Wavelength Division Multiplexing, WDM）的方法分别调制基于 RGB 芯片的白光 LED 中的红、绿、蓝三个分量，并在接收端采用相应的滤光片，在单颗 RGB-LED 的基础上实现了 803 Mbps[57]。2012 年，Khalid等人提出以单颗荧光激发的 LED，并采用 DCO-OFDM 技术实现了 1 Gbps[58]。不久后，他们使用单颗商用的 RGB-LED 实现了 3.4 Gbps 的数据速率[59]。2013年，Azhar 等人采用荧光激发 LED 并使用 4×4 的多输入多输出（Multiple input multiple output, MIMO）布局实现了 1 m 范围内 1 Gbps 的光通信系统[60]。2014年，Tsonev 等人以单色微型 LED（Micro LED, μLED）在单输入单输出（Single input single output, SISO）布局下实现了 3.5 Gbps 的数据速率[61,62]。同年，Cossu等人利用 RGBY-LED，采用 WDM 和 DMT 技术，在大于 1.5 m 范围内实现了 5.6 Gbps 的数据速率，创造了当时最快的离线峰值记录[63]。2016 年，PureLiFi 在全球移动通信大会（Mobile World Congress, MWC）上推出了 LiFi-X，该系统通过使用白光 LED 和 USB 接口，支持 40 Mbps 全双工通信[64]。2017 年，英国研究者采用新型的微尺寸 LED（Micro-LEDs），获得高达 655 MHz 的调制带宽，结合OFDM 和自适应比特加载，VLC 的传输速率刷新到 10.34 Gbps[65]。同年，德国弗朗霍夫海因希里赫兹研究所（Heinrich Hertz Institute, HHI）使用传统 LED 开发了实时数据速率超过 1 Gbps 的点对点 VLC 系统，支持高清和 4K 视频数据的无损传输[66]。2019 年，PureLiFi 推出了全球首款可见光无线通信（Light Fidelity, LiFi）专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit, ASIC），兼容 IEEE 802.11 标准且数据速率为 86.4 Mbps。同年在 MWC 2019 上推出了首批千兆 LiFi 组件，使得设备制造商可以将 LiFi 功能设计到手机中[67]。
美国随后也意识到了可见光通信技术蕴含的价值。2007 年，Kavehrad 等人在《Scientific America》上发表了关于 VLC 的文章“光宽带室内服务”，认为光束可能是比无线电更好的传输介质[68]。2008 年，Little 等人在波士顿大学演示了一套基于白光 LED 的全双工点对点通信系统，在 3 m 的范围内实现了 56 kbps 的传输速率，展示了可见光通信的可行性、简易性和低成本[69]。2010 年，Boston 大学的 Wu 和 Little 对室内 LOS 场景下信号遮挡的问题进行了研究，基于理论分析和仿真提出了两种室内光源拓扑方案，用于解决 LOS 下遮挡的问题[70]。2011 年，IEEE 发布了 IEEE 802.15.7 标准，定义了一种在光学透明介质中使用可见光进行短程光无线通信（Optical wireless communication, OWC）的物理层和 MAC 层[71]。同年，德国、挪威、以色列与美国等共同成立 Li-Fi 联盟，进行航空航天系统中的连网研究，利用 VLC 技术实现飞行时的无线网络环境[72]。2012 年，Kottke 等人研究了高速 VLC 技术，基于 DMT 技术，采用了 RGB-LED 的发射机、PIN 的接收机，实现了单信道 806 Mbps 的传输速率[73]。很快，Kottke 等人采用 WDM-DMT 技术，完成了第一条基于 RGB-LED 的吉比特链路，传输速率达到 1.25 Gbps，误码率为 2×10-3[74]。2013 年，Butala 等人提出了一套基于 SVD-MIMO 的光通信系统，在保持目标照明要求和用户移动的情况下使传输速率最大化[75]。2014 年，Biagi 等人提出了基于空时分组码（Space-time block coding, STBC）的 MIMO-PPM 方案，结合了 PPM 在低信噪比下的优势和 MIMO 的高带宽利用率[76]。2015年，Elgala 等人提出了一种新的 OFDM 和单载波频域均衡（Single carrier frequency-domain equalization, SC-FDE）信号格式，称为极性 OFDM（P-OFDM）和极性 SC-FDE（P-SC-FDE），该格式的频谱效率是目前最先进的单极 OFDM 和SC-FDE 格式的两倍[77]。2016 年，成立了 Firefly LiFi 公司，主要研究用于室内和室外 5G LTE 小型蜂窝基站连接和 Wi Fi 回程的 VLC 技术[78]。2017 年，Rahaim等人研究了在密集部署网络中，链路干扰对系统性能的影响[79]。2018 年，Firefly Lifi 在宽带世界论坛（Broadband World Forum, BBWF）上展示了首个用于 5G LTE小型蜂窝基站的长距离 LiFi 网桥，符合国际电信联盟 ITU G.VLC 标准，有望加速全球 LiFi 系统的部署[78]。
可见光通信技术的应用主要有以下四个领域：（i）智能家居、办公室等场合的网络广播和室内照明的一体化；（ii）医院、机场、核电站等对电磁敏感的特殊场合或军事等保密会议的通信；（iii）智能交通以及室内高精度定位系统；（iv）移动设备、终端之间的交互通信或通信、显示一体化。其中，室内定位技术成为近期VLC技术应用的热点，一些科研机构和企业在一定的理论基础上研制出了可见光室内定位系统的产品，并己初步实现商用化试用（如华策光通信的Ubeacon系统；ByteLight的LED室内定位服务，并获得300万美元A轮融资等）。对于可见光通信而言，目前只有室内定位以及较低速的可见光通信产品有小规模的商业化。
1.2可见光通信前沿研究方向
目前研究学者对可见光通信的研究主要集中于五个方面，分别是材料器件、高速系统、异构组网、水下可见光通信以及机器学习在可见光通信中的应用。其中，材料器件主要包括新型光发射器件与光接收器件；高速系统介绍了可见光通信传输速率的发展情况；异构组网围绕着可见光通信组网展开；水下可见光通信则是目前可见光通信领域发展较为迅速和热门的研究方向。
1.2.1新型光发射器件与光接收器件
1.2.1.1发射器件
可见光通信中用到的光发射器件有激光二极管LD(laser diode)、超辐射激光二极管SLD(super luminescent diode)和发光二极管LED。
LED光源
为了满足照明和通信的双重需求，室内可见光通信中通常选择白光 LED。LED 是由 III-IV 化合物制成的 PN 结器件，在 PN 结上施加正向偏压时，材料内的电子被激活成不稳定的“激发”状态。当激发的电子返回到稳定状态时，它们在该过程中释放能量，并且这种能量以光子的形式释放出来，波长则取决于半导体材料的带隙，而带隙能量又取决于组成 PN 结的半导体材料。在 LED的工作过程中，电子激发使导带中的电子自发地返回价带，伴随着光子释放，该过程通常被称为辐射复合，如下图所示。
图1.2-1 LED的辐射复合示意图
日常用于照明的白光LED主要有两种类型：一种为磷（P）激发LED。使用蓝光晶片发光，蓝光激发晶片上的荧光物质产生黄光，两者混合在一起产生白光；另一种为多个不同颜色的LED光按一定比例混合产生白光。两种产生白光的方式光谱对比图如下图所示。
图1.2-2 荧光粉LED与RGB LED
常见的蓝光激发荧光粉型 LED 由于成本低、结构简单，目前已被广泛使用。但由于磷光体涂层的弛豫时间较长，导致黄光分量有较长的拖尾现象，从而延长了 LED 的脉冲响应，调制带宽通常只有几 MHz。
多晶白光LED有更高的调制带宽和传输速率，成为了研究热点。多晶LED由多个独立的ＬＥＤ发光，合成白光，使用了波分复用技术（WDM），进一步提高了系统的传输速率。常用的多晶白光LED有RGBA LED。主要由红光（red）、绿光（green）、蓝光（blue）和琥珀色光（Amber）四种颜色的光合成白光。多晶LED应用在多色可见光通信系统中，使用WDM。发射端通过不同波长的光信号携带了各自独立的发射数据，再将这些光信号在空间中叠加合成白光，接着在自由空间光信道中传输。接收端通过滤光片把各个不同波长的光进行分离，在通过各自的APD转化为电信号，电信号再经过基带处理，还原出各自发射的数据，从而实现了多色可见光通信系统。
能否很好地通过滤光片分离出各种颜色光，决定了多色可见光通信系统接收机的性能。理想的滤光片应具有如下三个特点：中心波长与发射端ＬＥＤ各色光的中心波长对应、对本身对应波长的色光有较高的透过率和对相邻的其它色光应该有较好的隔离度。这种情况下，各种颜色的光由于波长不同，接收端能准确分离各种不同颜色的光，所以在光域上不存在干扰，各自独立传输数据。然而在实际中，为了节约硬件成本，我们通常选择成本较低的滤光片，所以滤光片的性能不可能完全理想。此外，四种颜色的光之间的相互干扰难以避免，所以在充分考虑多色光之前相互串扰的情况下，接收机通常采用数字信号处理的方式来消除各色光之间的干扰，还原出原来的信号，从而提高系统的传输速率。
图1.2-3 室内多色可见光系统结构示意图
InGaN/GaN LED是较为常用的固态光源。然而，基于LED的可见光通信系统需要复杂的调制来实现Gbps级别的无线通信。相反，激光二极管（LD）和超发光二极管（SLD）由于采用受激辐射（operation under stimulated emission）而提供相对较高的调制带宽，由于它们具备较短的载流子符合寿命（carrier recombination lifetime），相比于自发辐射（spontaneous emission）。载流子复合寿命与激光腔内的光子寿命相似，LD与SLD中更快的载流子复合率使得有更高的3dB调制带宽。
硅基LED(Si-LED)
硅基LED 芯片抗静电能力强，使用寿命长、生产效率高。南昌大学与复旦大学合作研制了一款基于GaN 的共阳极硅衬底LED 芯片，图1.2-4展示了硅衬底LED 的结构。芯片采用单面发光具有垂直结构的硅衬底LED、具有垂直结构的电机和特殊的量子阱结构，有效提高了LED 的调制带宽。基于此芯片的五色RGBYC LED 在实验中首次实现了15.17 Gbps 的水下VLC 高速通信，这是目前基于LED 的水下最高通信速率
图1.2-4 硅衬底LED 垂直结构示意图和表面纹理图
微结构LED(micro-LED)
Micro-LED 也称μLEDs。具有寿命长、频率响应快等优点，是实现照明即服务(lighting as a service, LaaS) 和物联网的一种潜在光源。Micro-LED 因有较小的有源区域，可实现电流高密度注入，从而将调制带宽驱动至数百兆赫兹。对于Micro LED，典型的尺寸是14 ~84μm，3dB带宽可达450MHz，提供速率约1.5Gb/s[24-27]。文献[1]的实验结果表明，该Micro-LED带宽可达655 MHz，在低于前向纠错(FEC)阈值(7%)的情况下，实现了7.91 Gbps 的传输速率。文献[4] 采用450-nm的u LED实现1.4Gb/s的VLC通信速率，其系统如下图1.2-5所示.
图1.2-5基于Micro-LED的1.4Gb/s可见光通信系统
Islim等[28]提出一种violet micro-LED（如下图1.2-6所示），将调制带宽提高到655MHz，实现了10Gb/s的OFDM-VLC传输速率。斯特拉斯克莱德大学[29]进一步将调制带宽提高到800MHz。
图1.2-6 violet micro-LED结构
表面等离子体LED(SP-LED)
SP-LED 能够提高LED 发光的内量子效率和外量子效率。中国科学院团队[114]研制了一款基于GaN 的SP-LED，其中Ag纳米颗粒横向沉积在多量子阱(MQWs)区域附近，这样的结构可以研究量子阱-表面等离子体(QW-SP)耦合效应。实验结果表明Ag 纳米颗粒的SP 共振波长接近QW 发射波长时，QW-SP 耦合效应显著提高，当使用较短波长的光源时会进一步提高自发射速率，这对于高速VLC 系统的发展具有重要意义。
激光二极管（LD）
激光二极管（LD）。具有空间相干性、窄谱线宽度、体积小、高调制带宽等特性。LD 属于受激辐射，它发出的激光在频率、相位、偏振状态等方面完全一样，相干性(coherence)高是其最大特点。LD 不存在效率跌落效应(droop effect)，具有大于1 GHz 的3dB 调制带宽，能够适应点对点的长距离VLC 高速传输。然而由于激光对人眼潜在的危险性以及相干产生的散斑效应，在一定程度上限制了LD 的发展。由于其他III-V族化合物的通信特性已经得到了证明，GaN 激光二极管越来越受到欢迎。研究人员采用商业的LDs实现了1.4GHZ以及2.6GHZ的调制带宽并通过OOK传输实现了速率2.5Gbit/s以及4Gbit/s [10,11]。即是没有其他的优化通信手段，LD也比μLED以及SLDs具有更高的调制带宽。Changmin Lee [9]提出了一种Semipolar （半极化） GaN-based 激光二极管结构，其固有最大带宽为6.8GHZ，并通过OOK调制实现了1.5Gbit/s的数据传输速率。其系统框图如下图所示。Safwan Hafeedh Younus[89]等通过RYGB(red, yellow, green and blue)激光二极管，实现了10Gb/s的通信速率.然而，虽然市面上也有激光照明光源。但是一般都是探照灯、远光灯等等。不适用于室内照明使用。
图1.2-7 基于半极化GaN-based 激光二极管的可见光通信系统
Superluminescent Diode（SLD，超发光二极管）
Superluminescent Diode（SLD，超发光二极管）是一种介于LD 和LED 之间的半导体光源，具有宽光谱、弱时间相干性、低强度噪声、高效率的特点。它不存在反射形成的光学反馈，因此不会产生激光，对人眼安全。新型研制的基于InGaN 的高功率蓝光SLD 实现了800 MHz 左右的调制带宽，而且不受散斑效应的影响。随着未来制作工艺的日益完善，SLD将会是一种很有前景的光发射器件。
图1.2-8 (a) a 3D schematic of the InGaN/GaN SLD with linear tapered waveguide design and GSG RF pads. (b) SEM image of a non-tapered etched facet. (c) Top view optical microscope image of the SLD under GSG RF probe. (d) shows the geometry of the SLD waveguide.
1.2.1.2接收器件
对于可见光通信的接收器件，可以分为PD-based与camera-based。基于camera的可见光通信又称为可见光成像通信（将在2.4.1节介绍其原理）。可见光成像通信一般仅用于低速通信、IOT、室内定位。而高速可见光通信接收部分使用的光电探测器一般为PIN 和APD。PIN 成本低但灵敏度不高，APD 灵敏度较高但成本高于PIN，且偏置电路需要高压，还会引入额外的噪声。
光电探测器是一种平方律光电传感器，它产生的电信号与撞击其表面的瞬时光场的平方成正比。因此，光电探测器产生的信号总是与接收到的瞬时光功率成正比。由于经过自由空间信道后接收到的光信号通常很弱，因此光电探测器必须满足严格的性能要求，例如在其波长的工作范围内具有高响应度、低噪声和足够大的带宽以适应所需的传输速率，同时要求温度波动对光电探测器响应度的影响最小。探测器对光的响应波长取决于探测器的材料成分，PIN 光电二极管（Positive-intrinsic-negative, PIN）和雪崩光电二极管（Avalanche Photodiode, APD）是无线光通信中最常用的光电探测器。PIN 接收器由于具有低成本、响应速度快以及低偏压电源的特点而被广泛使用；相比 PIN 接收机，APD 接收机具有更快的响应速度、更大的增益及更高的灵敏度，但 APD 接收器价格昂贵且需要高偏置电压。
此外，特殊的光电探测器如单光子探测器(single-photon avalanche diode, SPAD)价格昂贵，但由于其具有的超低噪声以及超高探测灵敏度特性，也被研究学者们尝试应用于长距离可见光通信系统中。
1.2.2高速可见光通信系统
与其它通信方式相比，可见光通信在理论上具有超大的通信容量。因此，可见光通信的最大优势是实现数据高速传输。为了进一步提高可见光通信的传输速率，研究学者们从先进调制技术、数据预均衡和后均衡等方面进行了大量的研究，并取得了一系列突破性进展。下表列出近年来高速VLC系统的统计。主要统计数据为发射器、接收器、数据速率以及传输距离。
近年来高速VLC系统的统计
|
发射器 |
接收器 |
调制方式 |
数据速率 |
距离 |
参考文献 |
|
|
2017 |
Blue LD |
超快光电二极管（UPD） |
UFMC additive 16-QAM OFDM |
17.6 Gb/s |
16m |
86 |
|
2017 |
RYGB LDs |
成像分集接收机 |
OOK |
10 Gb/s |
|
[89] |
|
2017 |
NUV LD+ RGB phosphors |
APD |
OOK-NRZ |
1.25 Gb/s |
15 cm |
90 |
|
2017 |
μLEDs |
PIN |
OFDM |
7.91 Gb/s |
|
[28] |
|
2017 |
μLEDs |
APD |
PAM(spatial) |
7 Gb/s |
0.5 m |
[91] |
|
2017 |
RGB LED |
PIN |
OFDM(adaptive bit loading) |
6.36 Gb/s |
1 m |
[88] |
|
2017 |
Red LED |
silicon PN |
OOK |
600 Mb/s |
6 m |
[92] |
|
2016 |
LD |
|
OOK |
1 Gb/s |
|
[93] |
|
2016 |
Red RC-LED and blue and greenμLEDs |
PIN |
OFDM(WDM) |
10 Gb/s |
1.5 m |
[94] |
|
2016 |
μLEDs |
|
DCO-OFDM |
5 Gb/s |
|
[29] |
|
2016 |
μLEDs |
|
PAM |
3.5 Gb/s |
|
[29] |
|
2016 |
μLEDs |
APD |
PAM |
2 Gb/s |
0.6 m |
[95] |
|
2016 |
RGB-LED |
APD |
QAM-OFDM |
1 Gb/s |
100 m |
[96] |
|
2016 |
ps-LED |
PIN |
OFDM |
2.08 Gb/s |
1 m |
[109] |
|
2016 |
ps-LED |
PIN |
OFDM (bit-loading) |
1 Gb/s |
0.6 m |
[87] |
|
2015 |
RGB LDs |
PIN |
OFDM(WDM) |
14 Gb/s |
2.8 m |
[97] |
|
2015 |
RGB LDs |
APD |
OFDM(WDM) |
4.4 Gb/s |
0.2 m |
[98] |
|
2015 |
Blue LDs |
APD |
OFDM |
9 Gb/s |
5 m |
[99] |
|
2015 |
Blue LD + phosphor |
|
OFDM |
6.52 Gb/s |
0.35 m |
[100] |
|
2015 |
Blue LD + phosphor |
APD |
OFDM |
5.2 Gb/s |
0.6 m |
101 |
|
2015 |
Blue LD + phosphor |
APD |
OFDM |
4 Gb/s |
0.5 m |
102 |
|
2015 |
Blue LD + phosphor |
APD |
OOK |
4 Gb/s |
|
103 |
|
2015 |
μLEDs + polymer color converter |
APD |
DCO-OFDM (WDM) |
2.3 Gb/s |
|
104 |
|
2015 |
RYGB LED |
PIN |
CAP(WDM) |
8 Gb/s |
1 m |
110 |
|
2015 |
RYGB LED |
APD |
OFDM(WDM) |
5.6 Gb/s |
4 m |
[105] |
|
2015 |
RGB LED |
PIN |
CAP |
4.5 Gb/s |
2 m |
111 |
|
2015 |
RGB LED |
APD |
QAM-OFDM |
750 Mb/s |
|
111 |
|
2015 |
LED |
PIN |
OFDM(Spatial) |
1.4 Gb/s |
2.5 m |
106] |
|
2015 |
ps-LED |
APD |
OFDM(adaptive bit and power loading) |
2 Gb/s |
1.5 m |
[112] |
|
2015 |
ps-LED |
PIN |
OFDM |
1.6 Gb/s |
1 m |
113 |
|
2015 |
ps-LED |
APD |
QAM-OFDM |
1.4 Gb/s |
0.8 m |
[107] |
|
2015 |
ps-LED |
APD |
OFDM(Spatial) |
1.3 Gb/s |
0.4 m |
[108] |
|
2015 |
ps-LED |
PIN |
PAM |
1.1 Gb/s |
|
[85] |
|
2015 |
ps-LED |
PIN |
QAM-OFDM |
682 Mb/s |
1 m |
[80] |
|
2014 |
μLEDs |
PD |
OFDM(adaptive bit and power loading) |
3 Gb/s |
5 cm |
[81] |
|
2014 |
μLEDs + polymer color converter |
APD |
OFDM |
1.68 Gb/s |
3 cm |
[82] |
|
2014 |
RGB LED |
APD |
QAM (Wavelength) |
4.22 Gb/s |
|
[83] |
|
2014 |
RGB LED |
APD |
CAP(WDM) |
1.35 Gb/s |
0.3 m |
[49] |
|
2014 |
RGB LED |
APD |
16-QAM (Polarisation) |
1 Gb/s |
|
[84] |
先进调制技术
通过先进的调制技术，调制带宽和传输数据速率的限制都是希望克服的。一般来说，VLC中的，先进调制技术包括无载波幅度相位调制(carrierless amplitude and phase, CAP)、正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)和离散多音(discrete multitone, DMT)，色移键控（Color Shift Keying，CSK）以及奈奎斯特单载波（Nyquist Single Carrier，N-SC）等。除了调制技术外，均衡方法也是近年来的研究热点。数据预均衡[19-20]和后均衡[21-22]是为了补偿接收发射器件、传输信道、噪声等对信号带来的失真，从而提高系统性能。下面作简单的介绍。
CAP
CAP 调制通过有效设计的正交基函数脉冲，实现多维度高阶调制，在有限带宽的情况下实现高频谱效率的传输。然而，LED 频率响应存在严重的高频衰落，会影响单载波CAP 信号接收频谱的平坦度并带来严重的码间串扰。
图1.2-9 CAP调制的框架
OFDM
OFDM 调制利用相互正交的子载波（通过与高阶调制技术如QAM等结合），将发射端的串行数据转换成多路并行数据，可有效抵抗可见光系统的频率衰落，最大化利用系统的频谱资源，提升系统的频谱效率。但是LED 无法直接调制和发射复数信号，OFDM 调制需将生成的复数信号转换成实数表示，增加了系统成本。西北工业大学以及弗吉尼亚大学[5]提出极性OOFDM（polarity-header optical OFDM，PHO-OFDM）。
图1.2-10 DCO-OFDM（Direct Current Optical OFDM）调制框架
离散多音调制(discrete-multiple-tone, DMT)
在DMT 调制中，频域信号经过共轭镜像对称，产生时域实数信号，从而避免时域产生复数信号，减少了发射端、接收端之间频偏的影响，但会损失了一半的频谱资源。Nan Chi等[6]采用443-nm的SLD以及DMT调制，实现了3.8Gbit/s的传输速率。系统框架如下图所示。
图1.2-11
三种调制方式优缺点对比
1.2.3可见光通信组网
可见光通信与其它通信方式的异构组网是未来实际应用中必须要解决的问题。研究如何将可见光通信接入到现有通信网络中，研究如何将多个可见光接入点(VLC access point, VAP)组成的可见光系统组网，以及在异构组网中采用何种调制方式和接入协议、发挥可见光通信的优势并支持大规模高速通信，是可见光通信实用化的关键。
复旦大学在2014 年研制了第一套PON(passive optical network)和VLC 无缝组网的系统。该系统基于奈奎斯特单载波频域均衡(N-SC-FDE)调制的方法，经过40 km 的光纤传输和30 cm 的可见光传输，实现了可供三个有线用户接入的10 Gbps PON 和可供一个无线用户接入的500 Mbps VLC，实验证实了可见光组网的可行性。
图1.2-12 Block diagram and experimental setup of the proposed integrated PON and VLC system based on N-SC-FDE modulation [7]
次年，复旦大学[2]验证了多个可见光接入点接入骨干网的可行性，如下图所示，实验采用光纤链路作为可见光接入网络的主干路， 利用32QAM-OFDM 调制方式并经过25 km 的光纤传输（直接链接到LED上）和65cm 的可见光传输（OFDM），实现了8 Gbps 的吞吐量，（通过TDM与FDM）可支持8 个可见光接入点（每个带宽100MHZ）的高速无线接入。
图1.2-13 可见光多用户接入网示意图
图1.2-14 系统框架
图1.2-15 实验场合
VLC-WiFi 集成系统[3]。在第一种VLC-WiFi 集成系统中，VLC用于下行链路的数据传输，WiFi 则用于上行链路的数据传输。实验结果表明，这种VLC-WiFi 集成系统比传统WiFi 系统可以实现更高的传输速率(500Mbps)。为了进一步利用VLC 具有的高带宽特性以及WIFI 具有的高可用性，第二种VLC-WiFi 集成系统使用绑定技术将VLC与WiFi 信道结合一起，并在实验中展示了强鲁棒性和大吞吐量的优势。
Hammouda 等[21]提出了一种VLC-RF系统旨在支持多种用户需求的服务质量(quality-of-service, QoS) 。Alresheedi 等[22]提出了一种快速自适应波束引导红外(FABS-IR)系统来增强接收的光功率信号，并减轻在高传输速率时的信道时延现象。在此系统中，IR 用于上行链路传输，VLC 用于下行链路传输，成像接收机用于提高系统性能。实验结果表明，FABS-IR 系统可以在室内移动场景中达到2.5 Gbps 的传输速率，为VLC-IR 在某些如飞机上通信、点对点通信等特定场景的应用提供了可能。
重庆大学[23]提出一种混合电力线载波与VLC系统，通过电力线载波给VLC发射机提供数据。然后通过仿真来验证了系统的可行性.
图1.2-16
1.2.4水下可见光通信
在未来万物互联的智能时代，水下物联网是必不可少的组成部分。如下图所示，海洋观测传感器物联网的互联互通及信息回传、水下运动装备与水面舰艇及通信浮标等目标的超高速非接触数据通信、水下航行器集群及编队组网通信、海底光缆网与水下无线光通信的无线融合组网等功能的实现，都需要水下通信技术作为支撑。
水下通信技术主要分为有线和无线两大类。水下有线通信主要是在海底铺设使用光纤作为介质的电缆进行通信。由于光纤具有传输容量大、传输损耗小、中继距离长、抗电磁干扰等优点，是目前大部分越洋数据的主要传输方式。然而，由于有线通信需要物理媒介传输信息，这将严重制约水下潜航器、传感器等动态通信网络的灵活性。水下无线通信技术则不需要借助光纤等传输介质，目前主要基于声波和射频进行水下通信。其中，声波是应用最广泛的水下无线通信技术，声波在海水中衰减小，能够实现低速率长距离的水下传输。但是水声通信带宽窄、载波频率低、时延大且安全性差。射频传输适用于水下短距离高速率的通信。然而电磁波在海水中有趋肤效应，穿透深度有限、数据传输速率低、发射功率高。因此，研制新型水下通信技术成为迫切需求。
图1.2-17 未来水下无线光网络示意图
在研究中发现海水对450 nm～550 nm 波段内蓝绿光的衰减比其它光波段的衰减要小很多。这一物理现象的发现为水下可见光通信(underwater visible light communication, UVLC)的发展奠定了理论基础。相比 于水声通信和水下射频通信，水下可见光通信具有成本低、传输速率高、抗干扰能力强、保密性好等优势，已成为国际竞争的焦点之一。目前水下可见光通信主要包括基于LD 的通信和基于LED 的通信。下表是各种技术的对比。
水下可见光通信部分研究成果对比
在科研人员不断地探索中，水下可见光通信实现了更高的传输速率和更远的传输距离。然而，由于水下环境恶劣，水中颗粒物对可见光的遮挡、衰减、散射，水温变化以及水下气泡、湍流等因素会严重干扰可见光通信信道状态，增加水下可见光通信系统性能的不确定性。
然而本人认为水下可见光通信离实际的应用还有较远的距离。首先复杂的海底环境、鱼群遮挡、气泡遮挡等等会影响视距链路。其次，在远距离下，难以保证点对点的通信。故此该应用仅仅处于实验研究阶段。所报道的工作环境也是比较理想的情况下完成实验的。且个人认为，大部分的工作都是从光纤到LiFi再到UWOC重新做了一次而已，大部分的研究都是调制方式或者均衡方法的改进，而较少从水下信道、气泡、湍流等因素的影响入手。
1.3可见光通信技术瓶颈分析
现阶段，可见光通信大多处于实验阶段，虽然整体系统已有实现，但离实用阶段还有一定的距离，系统的各项性能有待进一步提高。VLC技术本身的一些特点，如信号的视距传输特性、调制带宽有限，以及接收终端需要额外安装硬件、反向链路的解决方案问题等。极大限制了其产业化。
- 缺乏杀手级光学器件、现有的照明光源难以满足高带宽的通信需求。普通的LED灯难以实现G级别的通信速率，目前最高停留在百兆级别。与此同时，高速可见光通信的接收器件的普及性及集成性也是刚需。接收器需要集成在移动设备上。
- LiFi以通照一体化作为优势，但同时通照一体化也是其缺陷。因为首先为了满足照明的需求，光源的发光需要柔和且不能太强，这样限制了信号可传输的距离。其次，为了满足光强分布等配光的要求，光源相互间信号的干扰会比较严重。这两者均限制了其信噪比。根据香浓定理，必然限制其传输速率。
- 光纤信号的协议与可见光通信信号协议的不兼容。在可见光通信中，每个LED相当于发射的基站，高速光纤信号虚经过转换才可以转换到可见光信号，进而带来时延、调制转换模块的继承性等问题。
- 缺乏上行链路合理的解决方案
- 竞争技术(如WiFi 802.11ad)已经可以实现7Gbps高速通信，而lifi技术仍处于实验室阶段，商用阶段难以实现如此高速。所以，LiFi的应用场景应侧重于特殊场合（如核电厂、地下矿井等）应用。
- 产业链不成熟，缺乏领军企业；标准化（通信标准、照明标准）、关联技术的认证
- 可靠性问题、成本问题。
第二章 可见光定位技术洞察
2.1室内定位刚需与应用前景
随着智能终端设备的普及，人们对于基于位置服务的需求不断增加，室内定位技术成为近年来备受关注的一个研究领域。在室内环境中，基于位置服务具有很广泛的应用前景。例如，可以进行室内导航，通过手持设备提供位置识别，从而引导用户进入大型博物馆或者商场；可以实现大型仓库内产品的位置检测，使一些库存管理流程实现自动化。同时，精确的位置分析还能够为零售业提供关于消费者购物模式的信息。
得利于无线定位技术的高速发展，更多基于位置的服务广泛地应用于人们日常生活的方方面面，如灾害抢险、物流管理、个性导航等。其广泛的应用场景使得实现无缝衔接定位迫在眉睫，特别是在展览馆、仓库、商场、地下停车场等复杂的室内环境中，这些环境常常需要确定物品或者顾客、工作人员在室内的准确位置信息。如在商场中顾客可以更方便快捷的找到想要去的店铺或者想要买的商品；在灾难发生时可以指引抢险工作者快速找到被困人员进行疏散与抢救。
室内定位具有丰富的应用场景及需求，如大型商超、机场、酒店、博物馆、会展中心、医院、校园、写字楼等大型室内场景中，紧急救援中，隧道、地下管廊施工作业中，养老院老人监护中，大型停车场中，仓储配送运输、物品管理场景中，室内无人机或ＡＲ／ＶＲ设备的应用场景中，基于室内用户活动轨迹的大数据分析、广告推送的场景中等都有着众多应用及衍生服务的需求。除此以外，近些年对人们生活改善非常大的共享的观念越来越深入人心，而共享这个概念的一个基本要求就是定位，首先用户需要知道自己在哪，其次用户要知道共享设备在哪，然后系统还需要知道用户和自己的设备都在什么位置才可以为用户提供服务。所以在现如今的生活中，定位服务的好坏在一定程度上决定了人民生活水平的高低。不难发现，仅仅是一个共享的概念就如此依赖定位服务，除了共享以外还有很多其它民生、军事、工业、农业等领域都极度需要定位服务提供的功能。因此定位服务已然成为了国民经济发展、国家工业建设、军队战斗力提升等方面重要的组成之一。而我国政府在近些年来也看到了定位技术所能带来的红利，对定位技术的发展非常重视，曾多次就定位技术的研究与发展举行会议并下发相关的政策。
在室内定位技术中，使用的前景更加广阔但也充满了挑战。正如前文介绍的，定位技术随着人们生活质量的改善而变得越来越重要，因为现如今的人们大部分的时间都花在室内，无论是工作还是娱乐，花在室内的时间远远大于处在室外环境的时间，而室外定位系统虽然在室外可以提供很高的定位精度，但是在室内由于复杂的室内环境，墙壁以及电子设备带来的干扰都对室外定位系统的功能造成影响，不能很好的提供精确的定位服务，所以人们对室内定位的需求愈发急迫。在运输服务场景中的机场、车站、隧道，工作场景中的矿井、仓库以及平时生活中随处可见的地下停车场、大型购物商场等众多场所都无法很好地使用室外定位系统来进行精准的定位服务。而室内定位技术则需要在这些应用场景中，为用户提供最基础的定位服务，除此以外，还可以提供规划合理路线的功能以及实时导航的功能。除了上述常见的应用环境外，在很多特殊的工作环境中室内定位技术也有很大的需求，比如在养老院、幼儿园、监狱等特殊的环境下，对其中的老人、孩子或者犯人可以利用定位功能实现实时的照看功能，极大的降低其发生意外的机率。当出现火灾、地震等灾害的时候，定位功能可以在一定程度帮助救援人员展开救援工作，提高救援效率。因此，在室内如此复杂的环境以及全球定位系统无法穿透墙壁的情况下，室内定位技术的发展至关重要。
精准市内定位的应用可覆盖公共安全、生活社交、购物游览等诸多领域。具体应用场景可能会有以下这些：井下定位、核电站导航、商场导购、精准广告推送、地下停车场导航、机场导航、盲人语音导航、室内展馆导览、游戏定位、安防等。可以就其中几个分析解释：
（1）智慧商超
在布局比较复杂的大型超市中，用户能够查找感兴趣商品的所在位置;在大型购物商场，用户也可以查找想要去的店铺和娱乐场所，同时商家也可以针对性地进行广告推送，提供个性化营销。室内定位可提供消费者超市实时室内导航。消费者只需输入想找的商品类型，系统便会自动规划最佳路线和开启导航功能，节约了消费者的购物时间，提高了购物体验感与效率。与此同时，还可以基于位置推送特定的购物信息（如新产品、打折优惠等等）。除此以外，在服务消费者的同时，商超运营商也可通过系统后台观察超市的人员流动以及商品的搜索率，利用相应数据进行有选择性进货，精准营销。
室内定位可以记录用户的活动轨迹，对这些数据进行大数据分析，将用户的位置与行为及其背后的兴趣偏好联系起来。因此，对室内定位数据进行挖掘和分析具有极大的商业价值和应用前景。例如对某商场的消费者活动进行分析，可以分析出消费者对某个店铺的光顾频率和停留时间，从而得出消费者的兴趣和偏好以及店铺热度，为商业分析提供有力帮助。
图2.1-1 位置共享（找地、找人、导购）
（2）地下停车场
运用可见光室内定位，在停车场入口处显示空闲车位位置,并将定位导航到该位置，节省寻找车位的时间。定位反向寻车，随时记录停车位置，根据灯寻导航可以快速找到自己的车，逛完商场仍然能够实时导航并规划路径快速找到自己的车。
图2.1-2 智能停车场
（3）博物馆展览
基于智能手机的博物馆电子导览方式是未来博物馆导览服务的趋势，其中室内定位是博物馆导览过程中的重要环节。同时还可以基于位置信息来推送特定展品的音频与视频信息。能快速了解会展与博物馆的整体情况，并收听语音导览、查看图文介绍，在给参观者带去便捷体验的同时，增强游览乐趣，更全面的了解文物历史，引导去自己感兴趣的区域。
图2.1-3 室内定于大型博物馆、展览等应用
（4）工业应用/机器人
室内定位技术具有精准的位置感知能力，对于人员定位、物资定位管理、机器人、仓储货物的精准位置控制在工业物联网方面有着丰富的应用。真趣科技作为行业领先的室内外位置服务企业，在工业人员、物资、设备定位管理与安全保障方面拥有强大的技术实力，基于成熟稳定的工业管理平台，可显著推进工业物联网建设进程。可对厂区内的人员、设备、物资、车辆等进行精准定位。依据厂区2D/3D地图可以随时查询员工及物资的位置、移动路线、进出某区域的时间、在某区域的停留时间等数据，实现对于厂区人员物资的高效管理调度。
服务机器人已经广泛的应用于医疗卫生、教育、安全监控等许多领域。服务机器人通常分为两种类型：一类是家庭用的服务机器人，如扫地机器人、监护机器人等；另一类是专业服务机器人，如手术机器人、康复机器人以及军工类的排爆机器人等。为了实现更智能的服务，服务机器人的移动定位是不可或缺的。以室内服务型移动机器人为例，为了对机器人进行高效可靠的控制，首先需要确定的是机器人自身所在的位置。因此应用各种传感器对信息进行感知并融合，以完成可靠的定位是自主式移动机器人基本功能。机器人定位技术可分为相对定位和绝对定位两类。相对定位是基于航位推算法，即通过测量机器人相对于初始位置的距离和方向来推算当前的位姿，常用的传感器包括惯性导航系统（加速度计、陀螺仪等）及里程计。航位推算法的优点是机器人无需感知外界信息，其自身位姿可以自我推算，但是漂移误差的时间累积造成定位不够精确。而绝对定位则采用视觉或激光传感器，利用自然景物明显特征匹配产生的偏差信息进行定位。这种系统一方面是受自然路标的不确定性影响较大，另一方面特征提取、匹配及偏差计算比较复杂、实时性较差。相对定位系统的累积误差无法消除，单独使用很难实现可靠的定位。
对于机器人，无论是在工业上还是商业的应用，机器人的定位、路径规划都是非常重要的。常用的移动机器人定位方式一般是在地板上铺设磁导轨，或者张贴二维码标签。这样的方式维护困难，且机器人行动的路径受到限制。
图2.1-4 室内定位于智慧工厂、机器人等方面的应用
（5）隧道定位/无人驾驶
室内定位技术结合传统定位技术可提供室内外无缝定位导航服务，与此同时，在隧道等场景下，高精度的定位可以保证无人驾驶技术的安全性。
图2.1-5 室内定位在隧道中的应用
（6）特殊场合应用（核电站、地下矿井、地铁、机场、军事等）
室内定位对应急救援、消防、安全执法等方面具有重要作用。当发生地震、火灾等紧急事件时，救援的必要条件是快速确定人员位置。特别是当建筑物由于紧急事件布局发生变化时，凭借经验很难快速定位人员位置。室内定位技术可以为救援提供强有力的技术支持，更好地保障救援人员和受困人员的安全，更快地开展有效救援。
与此同时，对于电磁敏感的场合，或者军事等保密性强的场合，采用无电磁干扰的可见光定位技术将具有绝对的优势。
图2.1-6 室内定位在地下矿井的应用
2.2室内定位技术的概况
2.2.1基于射频通信的室内定位技术
在定位领域中，最常用的定位技术是全球定位系统（Global Positioning System, GPS），目前GPS室外定位技术已经十分成熟，民用级定位精度可达15米以内，且在手机地图服务、汽车导航、船舶和飞机等领域具有广泛的应用。然而在建筑物内部、人口密集的城市和地下等环境，由于多径衰落、电磁屏蔽效应以及其他无线设备的干扰使得GPS等传统的室外定位技术在室内的信号覆盖率较差，用于室内定位时会存在较大的定位误差，甚至可以说无法用于室内定位。因此，室内定位作为“定位最后一公里”，一直是科研人员的关注热点。近十多年来，各科技巨头和研究机构相继提出了许多基于无线电磁波通信的室内定位技术，如：红外定位、基于移动通信网络的辅助GPS（A-GPS）、WLAN（无线局域网/WiFi）、射频识别（RFID）、蓝牙（Bluetooth）、ZigBee、超宽带无线电（UWB）、超声波定位、伪卫星（Pseudolite）、地磁测量卫星、红外定位、激光定位、计算机视觉定位等。大多数的定位系统通过测量来自多个发射端的接收信号强度或传播时延来估计发射端和接收端之间的距离，然后利用几何方法确定接收端的位置，其定位精度很大程度上取决于移动设备和室内环境。同时，这些定位技术存在一些缺点，例如，在实现定位时需要添加额外的基础设施，导致硬件安装成本高、可扩展性低；信号能够穿透墙壁，安全性低；并且存在多径效应、受电磁干扰严重。
目前主要的室内定位技术解决方案有红外定位技术、超声波定位技术、射频识别技术、蓝牙技术、超宽带技术、无线局域网技术等。
红外定位的原理是将定位信息加载到红外射线上，接收端利用光传感接收器获取发送过来的信息进行距离计算。红外线室内定位系统具有结构简单、成本低、精度相对较高的优点，缺点是建筑物等会阻碍红外线通过，故此只能在视距范围内通信。另一方面，由于红外的辐射作用对人体损害较大，而且容易受环境光的影响，较少将其应用于室内定位系统中。
超声波定位技术主要采用反射式测距法通过三角测量定位算法来确定物体的位置。超声波定位的测距误差小，结构简单，然而室内墙壁、家具等的反射，以及障碍物的阻挡对其影响很大，会大大降低定位的准确性。另一方面，超声波定位系统需要大量硬件基础设施投资，成本很高，不利于实际应用。
射频识别（RFID）技术使用射频通信进行数据交换从而实现识别和定位。RFID系统由两部分组成：RFID读取器和RFID标签。RFID技术具有数据传输速率高、安全、紧凑等优点。这种方法的缺点是需要使用大量的RFID标签，并且预先记录其位置信息。此外，RFID标签的覆盖范围比较小，且无法实现实时高精度定位。
蓝牙定位技术通过测量信号强度来确定物体的位置。它是一种低功耗的短距离无线传输技术。蓝牙技术主要用于小区域定位。蓝牙室内定位技术具有体积小，易于集成到PDA，PC和手机等优点，易于推广。理论上，只要蓝牙设备打开，用户的位置便可以通过蓝牙定位系统进行跟踪。使用蓝牙定位技术进行短距离定位，不受视距作用的影响，更容易检测设备和信号传输。蓝牙定位技术的问题在于设备昂贵，且对于复杂的空间环境，蓝牙系统的稳定性差，易受噪声信号的影响。
无线局域网（WLAN）是最常用的无线技术之一。现如今，WLAN已在各种公共场所广泛部署。基于WLAN的定位系统在室内环境中可直接使用现有的WLAN基础设施，并且大多数电子产品都支持WLAN。这意味着WLAN定位技术的基础设施成本和用户设备成本非常低。但WLAN信号易受电磁干扰，而且无线信号存在多径问题，很难找到一个可靠的方法来确定发送端和接收端之间的距离和传输方向，因此系统精度不高，且系统功耗较大。
超宽带（UWB）技术是一种新兴通信技术，它与传统通信技术有很大差异。UWB技术不使用传统通信手段，而是使用亚纳秒级的大带宽（通常大于500 MHz）无线电脉冲传输数据。其传输可以视为其他无线技术的背景噪声，因此理论上可以使用任何频谱，而不干扰其他用户。UWB的传输功率小，功耗低。此外，由于具有短距离、高带宽的特性，UWB不易受多径效应的影响，能实现较高的定位精度。但是，UWB的硬件成本过高，不利于实现大规模应用。
这些方法提供了几米到几十厘米的定位精度。然而，使用这些基于无线通信的定位系统具有以下缺点：（i）需要重新配置较多的信号接入点，从而增加了室内定位系统的成本以及控制的难度；（ii）由于无线信号的空间分布不均匀，且稳定性不高，在同一点定位位置点上信号强度波动性较强，进而限制了定位的精度；（iii）这些无线定位技术均会产生电磁干扰(Electromagnetic Interference, EMI)，一方面会受到其他无线服务的影响进而影响了定位的质量，另一方面对于类似于地下矿井、核电站等电磁敏感的场合并不适用。
与上述的基于无线射频通信的室内定位技术不同，可见光定位技术（visible light positioning，VLP）是基于室内VLC技术，利用照明用的LED灯具即可实现室内定位。该技术的原理是将需要传输的位置信息编译成一段调制信号，用脉冲宽度调制的方法调制到LED灯具的驱动电流上，通过利用室内无处不在的LED光源作为发射载体，当定位终端进入灯具照明区域，通过光电二极管（Photodiode, PD）或图像传感器等传感器接收并识别光信号，解析出LED灯具发射的唯一身份识别（Identity recognition, ID）信息。利用所获取的ID信息在地图数据库中确定对应的位置信息，完成定位[10]。通过综合对比定位的精度和定位实现的难易程度（如下图所示）。可以发现，VLC定位技术具有较佳的性能，是具备潜力的室内定位技术。
图2.2-1 不同室内定位技术方案的对比
VLC定位被认为是极具吸引力的室内定位技术的解决方案。首先，基于VLC的室内定位技术利用已有的照明光源LED在实现照明的同时提供室内定位服务，几乎不需要额外的电力提供，绿色环保；降低了前端成本，不需要单独购买、安装和配置信号接入点（如百度室内定位使用WiFi信号接入点，而苹果ibeacon使用蓝牙信号接入点），降低了室内定位技术实现的成本及复杂度；与此同时，通过室内无处不在的LED光源，可大大提升定位系统的在实际应用场景中的普遍性。其次，由于可见光波的波长比RF等无线电磁波的波长短，使得VLC定位技术具有更好的抗室内多径效应的能力，与其他无线电波定位技术相比，VLC定位技术从理论上能够提供更高的定位精度[12]；此外，VLC定位技术不产生任何电磁干扰，绿色环保，可以部署在对电磁辐射严格限制的环境中（如核电站、地下矿井等）。
2.2.2可见光定位研究现状
虽然早在21世纪初时，可见光通信的概念已经诞生，但是基于可见光通信的室内定位技术在近年来才得到发展。2011年，意大利的Cossu Giulio和Presi Marco等人实现了一个基于OFDM的VLC定位系统，通过采用三角定位算法，以及OFDM调制技术在90cm的传播距离内实现了300Mbps的数据传输速率，并对可见光通信定位的可行性进行了论证。2011年Rahman Mohammad Shaifur和Haque Md. Mejbaul等人通过图像传感器实现了0.15米的可见光通信室内定位精度。2012年Lou Penghua和Zhang Hongming等通过模拟仿真分析了可见光定位系统的性能，并利用OOK调制技术，结合ID定位算法实现了1.3米的定位精度。目前，国内外按照接收传感器，将VLC定位技术分为基于光电传感器（PD）接收的非成像定位技术和基于图像传感器（Camera）接收的成像定位技术（如图2.2-2所示）。将在2.3与2.4节中深入分析两种定位算法。
图2.2-2 可见光成像定位与非成像对比的框图
下图统计了近年来具有代表性的可见光定位的水平。
图2.2-3 近年来，具代表性的可见光定位精度的统计
按照定位方法的不同，可见光定位大致可以分为三类：场景分析法、邻近法、几何定位法。
（1）场景分析法也称为指纹识别法，如下图所示。该方法无需计算接收端与LED的距离，是通过匹配在线测量数据和预先测量的位置相关数据来估计相对位置的定位技术。由于基站分布的不规则性，环境中存在障碍物的不确定性，导致在不同位置测量数据的特征（指纹）会有所不同。例如，由于LED的不均匀分布，光线被室内的墙壁和器具反射和散射，以及每个LED功率的不同，导致在房间每个地方接收到的功率也不一样。指纹识别法就是依赖这些不同来估计位置。指纹识别算法有两个阶段：在线阶段和离线阶段。在离线阶段，每个位置的相关数据（如接收信号强度）被测量并记录下来。在线阶段，当前测量到的数据会和离线阶段记录的数据进行配对，从而实现相对位置的估计。模式识别技术，如概率方法、k-最近邻(k-NN)和相关法可以用来实现当前数据和离线测量数据的匹配。
指纹库定位法最关键的是匹配算法的处理，随着人工智能与机器学习的不断研究发展，也有研究人员在原有的常用匹配算法中加入了机器学习算法，例如随机森林、K 最近邻（K-Nearest Neighbor, K-NN）法以及 SVM 算法等。指纹库匹配法相较于其他定位法的优势主要是不受理论模型的限制，只需要通过实际接收到的信号进行处理匹配即可实现定位。但是该方法需要预先建立指纹数据库，若待定区域空间较大时，指纹库的建立将会有比较大的工作量，除此之外，指纹法的可移植性和灵活性较差，若换个室内环境则需重新建立指纹数据库。
指纹识别技术主要的挑战之一是接收到的信号强度可能会被不可预测的障碍物所影响。2014年，Georg Kail 等人提出的基于指纹识别的VLC定位技术使用考虑了干扰可能性的贝叶斯模型解决了上述问题。使用该模型后，文章提出的算法对于阻挡LED和移动设备之间视线的障碍物有良好的鲁棒性。仿真结果显示使用这种方法后，在30米×30米的范围内，定位误差只有0.81米。
图2.2-4 情景分析定位法流程图
（2）邻近法（邻近感知法）不需要测距方法的支持，它不需要距离或者角度信息，是最简单的定位给方法。利用来自单个LED基站的信号确定移动设备的近似位置。每个LED基站对外广播自己的身份识别ID。每个ID都关联了一个特定的LED基站，ID与LED基站的映射关系存储在数据库中。当移动设备从某个LED基站接收到一个确定的ID后，就可以从数据库中找到和这个ID关联的LED基站的位置信息。移动设备的位置就认为是该LED所能覆盖的范围。邻近法依靠的是密集的网格参考点，每个格点都有一个已知的位置，定位终端根据所获得的定位参考点的位置座标作为自身的位置座标。因此定位的精度不会超过网格本身的分辨率。2013年，Campo-Jimenez等人提出一个使用智能手机上的光电二极管接收LED灯所发送ID的低成本室内导航系统。所接收的ID通过事先安装在手机上的“ID-位置座标”映射表转换为一个位置座标。LED发送的ID使用OOK调制，并通过曼切斯特编码防止闪烁。此外，该系统通过脉宽调制实现调光。实验结果显示在4.5米的范围内，智能手机的位置都可以被确定。 通常，近似感知算法只能给出移动设备的近似位置，即LED灯光覆盖的范围。这对于一些需要高精度的定位应用是无法接受的。但是，借助附加设备，近似感知算法的定位精确度可以得到极大地提升。
（3）几何测距定位法，又名三角定位算法，是一种利用三角形的几何性质来进行位置估计的算法，主要分为两个分支：角度法和多边法。角度法通过角度的测量，即测量接收端相对于若干个定位参考点的AOA，并通过寻找方向线的交点实现定位位置的估算[18]。三角定位算法的第二类——多边方法，通过测量接收端与不同定位参考点LED光源之间的水平投影距离进而估算出接收端的具体座标值。在VLC定位系统中，定位参考点为LED点光源。通过各种技术手段来获取定位终端与LED信源的距离，再通过三角定位法来求取定位终端的位置座标。
2.3可见光非成像定位技术介绍及其误差分析
基于PD的非成像定位技术通过接收端PD检测ID信号的同时，检测接收终端与LED定位参考点间的关系来实现定位。定位的距离检测一般通过到达时间(time-of-arrival, TOA)、到达时间差(time-difference-of-arrival, TDOA)、到达角（angle of arrival, AOA）或接收信号强度（Received signal strength, RSS）等方式。其中RSS算法通过测量可见光信号在空间传递过程中的衰减因子即可检测定位的距离，并不像TOA或TDOA算法中要求发射端和接收端具有严格的同步时钟周期[23、24]，控制简单且具有更高的定位精度[25]。另外，三角定位算法通过基于强度调制和直接检测技术的接收信号强度来估算定位的距离时，至少需要知道三个不同LED参考点的位置座标，而不同LED信源所发出的ID定位信息在时域和频域上一般是重叠的，且会由于多径效应的存在而产生码间干扰，进而大大限制了定位的精度[26]。为了克服码间干扰，进一步提高定位的精度，Kim Hyun-Seung等采用载波分配技术[25]，但由于发射端和接收端信号不随频率稳定变化，因而需要额外的补偿算法。Yang Se-Hoon等分别采用时隙分配技术[27]和波长分配技术[28]来克服码间干扰的影响，却需要发射端和接收端有严格的同步以及需要光学滤波器或多个接收器分集接收；这些方法都大大增加了系统的复杂程度。为此，2016年，文献[29]提出了一种基于码分多址(CDMA)技术的室内可见光通信高精度定位技术。通过利用CDMA 调制中扩频码的正交性,对每个LED灯具所发出的ID定位信息经特定的正交码进行直接扩频处理；接收端经自适应滤波器分辨出各LED的ID码和对应的信号强度，根据ID信息确定定位的位置区域，根据衰减的大小确定定位点与信源的距离，最后再利用三角定位算法即可实现接收机的精确定位。在克服了码间干扰的同时，增加了信道的容量，且不需要对发射端发射的信息作同步发射处理，进而大大降低了系统控制的复杂程度,提升了定位的精度[12, 30, 29, 31]。
前期对于基于PD的VLC非成像定位技术的研究大多数仅仅局限于二维定位。然而在实际的应用中，三维空间定位的应用场合更广。因此，近年来，基于PD的VLC定位技术开始从二维定位逐步过渡到三维定位中。在文献[32]中，定位算法分为预测阶段及校正阶段。在预测阶段假定高度，在校正阶段采用非线性估计，实现定位终端的高度在0.7米到1.7米之间垂直运动的三维座标估计。该类型的定位算法只能算“准三维定位”，实际上就是先假设一个高度，然后用非线性估计的算法，对高度进行逼近，所谓的“准三维定位”是有一定范围的，而并非实现真正意义上的三维空间的定位。文献[33]中，作者通过使用单个LED灯具作为信源，多个倾斜PD作为接收，实现了基于增益差分的三维室内定位，实现基于AOA与RSS相结合的三维定位。这类型的定位算法，基本是以AOA与RSS相结合为主，通过增加测量数据量，来实现三维定位，然而需要两种测量方式相结合，既增加了测量误差，也增加了计算的复杂程度。在文献[32]中，作者使用加速度计以及角度分集发射器来实现上行链路的三维定位。在文献[34]中，在天花板上安装了两个带有多个PD的环形接收器，用于定位带有发光二极管的终端，定位误差低于0.2米。然而，上述所提到的这些方法要么算法复杂；要么定位精度不高；要么属于准三维定位，并非实际意义上的三维定位，只是小范围内近似。文献[35]提出了将基于PD的VLC三维定位模型转换为优化模型[35]，通过群智能优化算法[36, 31, 37, 38]来实现5cm以内的高精度三维定位。
2.3.1可见光非成像定位信道模型
2.3.2RSS定位算法
2.3.3TOA与TDOA定位算法
2.3.4 AOA定位算法
2.3.5定位算法的比较
前面分析了常用定位算法的基本原理，下面针对各个定位算法的优缺点进行比较。先，ＲＳＳ算法是ＶＬＣ定位系统中最常用的一种定位技术，具有复杂度低且实现简单的优点。ＲＳＳ算法使用单个ＰＤ作为接收端，硬件成本较低。但其遵循信道传输模型，信号强度随着距离的增加而减小，受环境因素影响较大。在实际的应用中，信道传输模型很难完全考虑辐射角和入射角的影响。因此，当接收端水平靠近ＬＥＤ时，由于辐射角和入射角都很小，定位精度较高；当接收端水平距离ＬＥＤ较远时，辐射角和入射角较大，降低了定位精度。
其次，ＴＯＡ算法是绝对定位算法中最简单的一种定位技术，通过测量收发两端信号的传输时间估计传输距离，可利用ＲＳＳ算法的求解方式确定待定位点的位置座标。由于在测量信号的传输时间时，要求ＬＥＤ和ＰＤ的时钟严格同步，硬件成本较高；在室内定位时，由于传输距离短，光信号的传播速度快，导致传输时间短，并且时间测量的准确性会受ＰＤ的响应以及时钟的分辨率的影响，只要很小的时间测量误差都会导致很大的距离估计误差。ＴＯＡ算法并不适用于实际的定位环境中。
与ＴＯＡ算法不同，ＴＤＯＡ定位算法需要测量不同ＬＥＤ到达ＰＤ的时间差。该方法降低了时间同步的要求，只需要保证ＬＥＤ之间时钟同步即可，降低了硬件成本。与ＴＯＡ相比，该方法简单且易于实现，定位精度相对较高。
ＡＯＡ算法与其他算法相比定位精度较高。该算法不需要进行时间同步，只需要两个参考点就能实现定位，计算相对简单。但其硬件实现的复杂度最高，通常需要额外的设备测量角度，从而导致硬件成本较高且资源消耗较大。
由于基于PD的VLC定位系统实现简单，不需要涉及图像处理的手段，成本较低，因此，前期大多数VLC定位技术的研究都以PD接收为主[36]。然而，基于PD的VLC定位研究大多数却局限于仿真层面。由于实际环境中，基于PD的非成像定位技术依赖于角度或接收信号强度的测量、环境光强的变化等，会导致定位误差较大[39]。与此同时，常用的基于PD的VLC定位的信道模型[30]是理想化模型，系统的相关参数的误差均会引起较大的定位误差。而基于图像传感器的成像定位技术，则是通过可见光成像通信技术来获得ID信号，同时通过接收到的二维图像进行相应的图像处理将二维图像转换为接收终端与LED参考点光源的三维的位置信息，即利用图像传感器中所接收的LED图像距离几何关系计算出目标位置[39,40]。虽然基于图像传感器的VLC定位技术需要相应的图像处理技术以及会受限于图像传感器的视场角，但其受系统及外界影响因素较少，定位精度比基于PD的VLC定位方案要高，且图像传感器可以与智能手机等智能移动设备相结合，真正实现了VLC定位技术从实验室走到商业应用（而基于PD的VLC定位方案，需要外置PD传感器才可以实现定位）。除此之外，由于基于PD传感器的定位本质上是检测光强，因此容易受到反射光信道的影响，进而在实际应用中会大大影响定位性能，特别是在室外的场合或者有强背景光源干扰的情景。而VLC成像定位技术则可通过图像传感器的空间分离特性，既可以将不同的LED信源以及背景光源分离开来，从而有效地避免多径干扰以及背景干扰，同时也可以接收到来自空间不同位置LED定位节点发射的ID位置信息。进一步地，随着智能移动终端及可穿戴设备上图像传感器的普及，基于图像传感器的VLC定位技术比基于PD的VLC定位技术更加具备商业化的潜力。
2.4可见光成像定位技术介绍及其误差分析
使用图像传感器的可见光定位系统有很多优势，它可以在空间上分离光源信号，可以同时处理多个发射光源的信号，不需要使用复用技术；并且，定位精度不受多径效应的影响。此外，目前大多数手持设备都配备有图像传感器，不需要外加设备。当利用几何成像来计算位置时，光链路视距传播的特性可以提供更高的精度，很大程度减小环境影响和由于不同类型的成像传感器和天线方向引起的不确定性。
在基于图像传感器的室内定位系统中，可以利用计算机视觉的技术计算相机的姿态。由于相机小孔成像的特点，利用物点座标和像点座标的几何关系可以计算出图像传感器的位置。在定位系统中，光源有多个LED光源，首先由它们传输有自己身份码(ID)的调制信息，在接收端的图像传感器拍摄光源图像；然后，将图像传入定位软件解码出光源的座标信息；最后，通过ＬＥＤ在成像平面上的二维（２Ｄ）座标和ＬＥＤ在世界座标系中的三维（３Ｄ）座标之间的几何关系来推断图像传感器的位置座标与方向。
2.4.1图像传感器的卷帘快门
图像传感器主要分为CCD（电荷藕合器件）图像传感器和CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器。两者除了在工艺与材料上的区别外，最重要的是成像原理的区别。如下图所示。
图2.4-1 CCD和CMOS图像传感器的成像原理 (a) CCD的全局快门；(b)CMOS的卷帘快门
CCD采用的是全局快门（global shutter mechanism），即图像传感器的每行像素在同一时间段内曝光。对于基于CCD图像传感器的VLC系统，每幅图像一般只能获得一位的数据。根据奈奎斯特定理（Nyquist sampling），其通信速率必定低于帧速率（图像传感器的帧速率在30~60fps之间），因此不足以传送定位数据。虽然也可以采用特制的高速CCD图像传感器以提高通信速率。但是这种特制的传感器制作成本高，不适用于实际的定位场景。此外，采用LED阵列以实现MIMO调制技术，也可以实现CCD图像传感器单帧传送多位的数据。然而LED的驱动频率需要配合CCD图像传感器的采样率，可能导致人眼可感知的LED闪烁。因此基于VLC的室内定位系统一般都不采用CCD图像传感器。
CMOS采用的是卷帘快门（Rolling Shutter Mechanism）。卷帘效应采用逐行曝光的形式，利用这一特性可以提高可见光成像通信的数据速率。每个时刻，CMOS图像传感器只有一行（Row）曝光。当图像所有行都曝光结束后，再将不同时刻捕获的所有行曝光的数据合并在一起形成图像。这种逐行曝光方式导致在拍摄快速闪烁的LED灯具时，图像出现明暗相隔的条纹（本文将其称为光条纹码）。灯具闪烁越快，条纹数量越多。通过对图像中明暗相隔的条纹解码，可以传递若干位的信息，进而可实现可见光成像通信。灯具的闪烁频率必须小于CMOS行扫描的频率，否则就会导致数据的丢失。因为当LED灯闪烁频率大于行扫描的频率时，CMOS传感器只能获得LED所发射的平均光强，而不能获得LED像素区域的明暗条纹。
CMOS图像传感器的曝光时间（Exposure Time）与感光度（ISO）会影响到LED-ID光条纹码的获取。曝光时间，即图像传感器快门打开让光子进入到感光元件所用的时间。曝光时间决定像素收集光子的时间。当每个像素的感光元件积累电子到饱和时，电荷会溢出到相邻像素的感光元件中。因此，如果曝光时间太长，会导致LED-ID光条纹码中亮条纹的宽度变宽（如下图所示）。所以，通过把图像传感器的曝光时间调低，即可获取清晰的LED-ID光条纹码。
图2.4-2 不同曝光度下的LED-ID光条纹码的效果 (a)1/4000, (b)1/2000, (c)1/1000 (d)1/200
ISO即图像传感器中感光元件的感光速度。ISO值越高，感光元件的感光能力越强，像素达到饱和所需的光子就越少。这意味着在相同曝光时间内饱和像素的概率增加，会导致捕获图像中LED-ID光条纹码的亮条纹的宽度增加，当ISO高于一定值时，将不会产生光条纹码。要获取清晰的光条纹码，需要将ISO的值也调低。如下图所示。
图2.4-3 不同IOS值下的LED-ID光条纹码的效果 (a) 50, (b) 100, (c) 1000 (d) 5000
通过对所捕获的具有明暗条纹的图像进行解码，即可获得LED的ID信息。然后通过空间几何原理，即可实现定位。
2.4.2可见光成像定位信道模型
基于图像传感器成像法是利用 LED 光源在真实环境中的位置与接收机传感器所在位置投影之间的几何关系进行定位。该方法需要多个 LED 灯光源和一个图像传感器，首先利用信号光源穿过透镜时产生不同的几何特性，以及在可见光对应图像传感器上的投影变化，利用该座标系下的光源与接收机座标的相对应比例因子估算出图像传感器的座标。
2.4.2.1相机成像中的座标系
为了将世界座标系中的三维座标与成像平面的二维座标相对应，我们需要建立相机成像模型来分析成像的几何关系。
图2.4-5 相机成像座标系示意图
在相机成像的过程中，有四个座标系会参与运算，它们分别是：世界座标系、相机座标系、图像座标系和像素座标系。
（1）世界座标系
世界座标系作为基准参考系，是最终描述待定位物体位置的座标系，也称客观座标系。它可以根据运算需求自由放置。
（2）相机座标系
相机座标系是相机以自身为参考，衡量其它物体的座标系。此时座标系原点的位置在相机中透镜的光心位置，Ｚ轴与相机平面垂直，与相机的光轴平行，Ｘ轴和Ｙ轴分别平行于图像座标系的Ｘ轴和Ｙ轴。世界座标系下的座标可以经过刚体变换转化为相机座标系。
（3）图像座标系
图像座标系是以相机的成像平面为基准建立的座标系。它的座标系原点在相机光轴与成像平面交点的位置，Ｘ轴和Ｙ轴分别平行于图像平面的长轴和短轴。用于表征物体从相机座标系向图像座标系的投影关系.
（4）像素座标系
像素座标系是为了表述从相机读取的参数而建立的座标系，是以像素为单位的图像座标系。座标系的原点在成像平面的左上角顶点的位置，u轴平行于图像座标系的Ｘ轴，ｖ轴平行于Ｙ轴，像点的图像座标对应的像素座标值用表示。（u, v）是从相机中实际获取的数据，相机中图像的存储形式是ＭｘＮ的数组，像素座标表示的是像素所在的行和列，数组的元素值是每个位置处的色彩值。
2.4.3基于三角定位法的可见光成像定位算法
2.4.4基于两盏LED灯的可见光成像定位算法
2.4.5可见光成像定位影响因素
2.5可见光室内定位性能指标
后面的由于公式较多，请下载PDF版本查看~