Recent developments in the fields of Smart Phones and Wireless Communication Technologies such as Wi-Fi, cellular networks, Bluetooth and VLC have made possible to realize Indoor Positioning System with a suitable accuracy. Fingerprinting based on Received Signal Strength (RSS) measurements is commonly the most popular method of localization because of its high accuracy compared to other methods. It does not require line-of-sight measurements of transmitters TXs, RSS-based Fingerprinting localization usually consists of two main phases: offline (training) and online (estimation). The database sizes grow rapidly as the coverage areas and the number of LEDs increases. In this paper, an improvement over traditional RSS-based fingerprinting localization is proposed by reducing the database sizes in both training and estimation phases. The reduction is based on a concept of compressed RSS images, which allows through an astute 2-D frequency analysis, only a fraction of the transform-domain components need to be stored and transferred to the receivers. The proposed localization method reduces the total number of fingerprint reference points RPs over the localization space; thus, minimizing both the time required for reading visible light signals and the number of reference points needed during the fingerprinting training process, which eventually makes the process less time-consuming, hence less energy-consuming. Moreover, the proposed system is able to provide results close to that given by the traditional RSS-based fingerprinting approach, with a similar localization estimation error and an important reduction in the database sizes.

中文翻译：

---

使用基于 VLC 的频谱数据压缩来提高性能的新型室内定位技术

智能手机和无线通信技术领域的最新发展，如 Wi-Fi、蜂窝网络、蓝牙和 VLC，使得以合适的精度实现室内定位系统成为可能。基于接收信号强度 (RSS) 测量的指纹识别通常是最流行的定位方法，因为与其他方法相比，它具有较高的准确性。它不需要发射机 TX 的视线测量，基于 RSS 的指纹定位通常包括两个主要阶段：离线（训练）和在线（估计）。随着覆盖区域和 LED 数量的增加，数据库大小迅速增长。在本文中，通过减少训练和估计阶段的数据库大小，提出了对传统的基于 RSS 的指纹定位的改进。减少基于压缩 RSS 图像的概念，它允许通过精明的 2-D 频率分析，只需要存储和传输到接收器的变换域分量的一小部分。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。这允许通过精明的 2-D 频率分析，只需要存储一小部分变换域分量并将其传输到接收器。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。这允许通过精明的 2-D 频率分析，只需要存储一小部分变换域分量并将其传输到接收器。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。只有一小部分变换域分量需要存储并传输到接收器。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而减少了能源消耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。只有一小部分变换域分量需要存储并传输到接收器。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。所提出的定位方法减少了定位空间上指纹参考点RP的总数；因此，最大限度地减少了读取可见光信号所需的时间和指纹训练过程中所需的参考点数量，最终使该过程更省时，从而降低能耗。此外，所提出的系统能够提供接近于传统的基于 RSS 的指纹方法给出的结果，具有类似的定位估计误差和数据库大小的重要减少。