学术报告：Unmodulated Visible Light Positioning 技术综述

作者及机构
本文由Morteza Alijani、Wout Joseph（IEEE高级会员）和David Plets（IEEE会员）共同完成，三位作者均来自比利时根特大学（Ghent University）imec-WAVES研究组，隶属于信息技术系（INTEC）。论文发表于2025年7月的《Journal of LaTeX Class Files》。

研究背景与主题
本文是一篇系统性综述，聚焦于非调制可见光定位技术（Unmodulated Visible Light Positioning, UVLP），探讨其在第六代无线网络（6G）时代作为室内定位系统（Indoor Positioning Systems, IPS）的潜力。传统可见光定位（VLP）依赖LED调制技术，虽能实现厘米至分米级精度，但存在硬件成本高、照明效率降低等问题。UVLP通过利用未调制的LED光源（如常规照明设施）发射的光信号机会（Light Signals of Opportunity, LSOOP），提出了一种低成本、低复杂性的替代方案。

主要观点与论据

1. UVLP的技术原理与优势

   • 原理：UVLP通过接收未调制光源的强度或成像信息实现定位，无需额外调制硬件。其核心是利用LED驱动电路固有的特征频率（Characteristic Frequency, CF）或光强空间分布差异。
     
   • 优势：相比传统VLP，UVLP显著降低成本（无需LED驱动调制），保持照明效率，且易于与现有基础设施集成。实验表明，CF-based UVLP可实现分米级精度（如文献[17]中误差<0.4 m）。
     
   • 论据：表II对比了VLP与UVLP的性能，显示UVLP在部署成本、维护复杂度上的优势，但精度略低（受环境光干扰影响）。
     

2. UVLP的技术分类与实现方法

   • 接收器分类：
     
     • 光强型接收器：如光电二极管（Photodiode, PD）、环境光传感器（Ambient Light Sensor, ALS）、太阳能电池（Solar Cell）和光谱传感器（Spectral Sensor）。
       
     • 成像型接收器：如智能手机CMOS/CCD摄像头，利用滚动快门效应（Rolling Shutter Effect）提取高频CF信号。
       
   • 信号处理分类：
     
     • 解复用方法（Demultiplexed）：通过FFT、MUSIC等算法分离各LED的CF信号（图9），结合三边测量法定位。
       
     • 非解复用方法（Undemultiplexed）：依赖光强指纹（如FiatLux系统[30]）或概率模型（如IEKF[28]），直接利用总光强或光谱特征。
       
   • 论据：图6展示了完整的UVLP技术分类树，文献[65][98]验证了智能手机摄像头通过CF提取实现亚分米级定位。
     

3. 关键挑战与未来方向

   • 挑战：环境光干扰、LED特征频率稳定性、多径效应等。例如，ALS采样率低（<10 Hz）限制了动态定位性能[47]。
     
   • 未来方向：
     
     • 硬件优化：开发高灵敏度光谱传感器（如AS7265x[80]）或融合多传感器（如IMU、BLE）。
       
     • 算法改进：结合深度学习（如DeepML[77]的LSTM网络）提升指纹匹配鲁棒性。
       
     • 标准化：建立LED CF数据库以支持大规模部署。
       

4. 应用场景与案例

   • 工业4.0：UVLP适用于托盘跟踪等高精度需求场景（如文献[123]）。
     
   • 消费电子：智能手机集成方案（如Navilight[164]）通过光强序列匹配实现米级导航。
     
   • 机器人导航：图像处理结合EKF（如文献[72]）实现基于天花板灯具的SLAM。
     

论文价值与意义
本文首次系统梳理了UVLP的技术框架，填补了传统VLP综述中对该领域的忽视（如表I所示，多数VLP综述未涵盖UVLP）。其科学价值在于：
1. 理论贡献：提出基于CF的UVLP解复用理论，拓展了光通信在定位领域的应用边界。
2. 实践指导：对比不同接收器性能（如PD vs. 摄像头），为实际部署提供选型依据。
3. 跨学科启发：融合光学、信号处理与机器学习（如光谱指纹[69]），推动室内定位技术革新。

亮点与创新
- 技术全面性：涵盖从硬件（LED驱动电路分析）到算法（MUSIC超分辨率频率估计）的全链条研究。
- 前瞻性：指出6G网络中UVLP作为基础设施无关定位技术的潜力。
- 实验验证：汇总了2013-2025年间的17项关键研究（表III-V），包括PD、ALS、太阳能电池等多种实现方案。

其他有价值内容
- 开源数据建议：作者呼吁共享LED CF数据库以促进研究复现。
- 能耗分析：指出太阳能电池（µW级功耗）在物联网设备中的优势[16][103]。

（注：全文严格遵循术语翻译规范，如首次出现“特征频率（Characteristic Frequency, CF）”“滚动快门效应（Rolling Shutter Effect）”等均标注英文原词。）