Visible light positioning: moving from 2D planes to 3D spaces [Invited]

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The global navigation satellite system (GNSS) is a well-established outdoor positioning system with industry-wide impact due to the multifaceted applications of navigation, tracking, and automation. At large, however, is the indoor equivalent. One hierarchy of solutions, visible light positioning (VLP) with its promise of centimeter-scale accuracy and widespread coverage indoors, has emerged as a viable, easy to configure, and inexpensive candidate. We investigate how the state-of-the-art VLP systems fare against two hard barriers in indoor positioning: the need for high accuracy and the need to position in the three-dimensions (3D). We find that although most schemes claim centimeter-level accuracy for some proposed space or plane, those accuracies do not translate into a realistic 3D space due to diminishing field-of-view in 3D and assumptions made on the operating space. We do find two favorable solutions in ray–surface positioning and gain differentials. Both schemes show good positioning errors, low-cost potential, and single-luminaire positioning functionality.
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基于机器学习和深度学习的土壤元素含量光谱法建模是土壤化学成分检测的研究热点。为提高基于卷积神经网络的土壤元素含量光谱法建模的准确率, 提出了一种粒子群算法优化的卷积神经网络土壤氮元素含量光谱分析模型(PSO-CNN)。对土壤样本进行平滑及标准正态变换处理, 减小噪声对建模的影响, 设计适用于回归的卷积神经网络结构, 采用粒子群算法对设计的卷积神经网络的卷积核参数、学习率、迭代次数等超参数进行优化。可见/近红外光谱的波长范围为225~975nm, 对青岛地区的177组土壤样本的氮含量分析建模。建模结果表明,
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