基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位

《基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位》是一篇探讨在复杂环境下利用可见光进行精确定位的学术论文。该论文针对传统定位方法在矿井等地下环境中存在的精度低、稳定性差等问题，提出了一种结合改进型粒子群优化算法（CPSO）和Elman神经网络的新型定位模型，旨在提升矿井下可见光定位的准确性和可靠性。

论文首先介绍了矿井下环境的特点以及可见光定位技术的应用背景。由于矿井内部结构复杂，存在大量遮挡和干扰因素，传统的GPS定位方式难以适用。而可见光通信技术作为一种新兴的定位手段，具有高带宽、低延迟和无需额外硬件设备的优势，因此成为研究热点。然而，如何在噪声干扰大、信号衰减严重的矿井环境中实现高精度的可见光定位，仍然是一个亟待解决的问题。

为了克服上述问题，论文提出了一种基于CPSO-Elman神经网络的可见光定位方法。其中，CPSO是改进的粒子群优化算法，相较于传统PSO算法，CPSO通过引入混沌策略和自适应参数调整机制，提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。Elman神经网络则是一种具有反馈连接的前馈神经网络，能够有效处理时间序列数据，适用于动态环境下的建模与预测。

论文中详细描述了CPSO-Elman神经网络的构建过程。首先，利用CPSO算法对Elman神经网络的初始权重和阈值进行优化，以提高网络的学习效率和泛化能力。然后，将训练好的神经网络用于可见光定位模型的建立，输入包括光强信息、距离信息以及环境干扰因素，输出为目标位置坐标。通过大量的实验验证，该模型在矿井下的定位精度显著优于传统方法。

在实验设计方面，论文采用了仿真和实际测试相结合的方法。仿真部分使用MATLAB平台搭建了矿井环境的可见光通信模型，并模拟了不同光照条件和障碍物遮挡情况下的信号传播过程。实际测试部分则在实验室环境中搭建了简易矿井模型，通过LED光源发射可见光信号，并利用光电探测器接收信号，采集数据后输入CPSO-Elman神经网络进行定位计算。

实验结果表明，CPSO-Elman神经网络模型在矿井下可见光定位任务中表现出良好的性能。在相同条件下，其定位误差比传统BP神经网络和K近邻算法降低了约30%以上，且在噪声较大的情况下仍能保持较高的稳定性。此外，CPSO算法的有效优化使得神经网络的训练时间明显缩短，提升了系统的实时性。

论文还对模型的鲁棒性进行了分析。通过对不同光照强度、环境干扰和路径损耗的测试，发现CPSO-Elman神经网络能够在多种复杂条件下保持稳定的定位效果。这表明该模型不仅适用于矿井环境，也具备在其他类似复杂场景中的应用潜力。

综上所述，《基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位》论文提出了一种创新性的可见光定位方法，有效解决了矿井下定位精度不足的问题。通过将CPSO算法与Elman神经网络相结合，论文实现了对可见光信号的高效建模和精准定位，为未来矿井安全监控和智能导航提供了新的技术支持。