💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
通过扰动调制光传感器实现智能光传输是一种用于占用分布估计的研究方法。这种方法基于信号处理和光传感技术，旨在通过对传输光进行扰动调制，并使用相应的接收器来获取、解码和分析光传输中的信息。
在智能光传输中，颜色传感器被用于获取传输光的信息。颜色传感器可测量光的波长和强度，因此可以用于分析光的特性和得出相关的信息。
占用分布估计的研究旨在通过对传输光进行扰动调制，即在光传输过程中引入特定的扰动信号，然后通过颜色传感器来检测并获取传输光的特征响应。通过对接收到的信号进行解码和分析，可以估计出光传输路径上的占用分布情况。
通过这种方法，可以实现对光传输链路中物体的存在和位置的检测，进而实现智能光传输系统中的目标跟踪、定位和定位等功能。这对于一些应用场景如室内定位、智能交通系统和室内导航等具有重要意义。
需要指出的是，该研究方法还在发展阶段，需要进一步研究和实验验证以提高性能和可靠性。此外，还需要解决光传输中的干扰、噪声和多路径效应等问题，以获得准确的占用分布估计结果。
📚2 运行结果
部分代码：
%% generate all kernels
coordinates;
para=1;
K=generateAllKernels(lights,sensors,dim,para); % slow, better store K in a mat file
%% get floor-plane occupancy map
E=A0-A;
E(E<0)=0;
C=zeros(dim(1),dim(2)); % floor-plane occupancy map
sumK=zeros(dim(1),dim(2)); % for normalization
lambda1=1; % see Eq. (16) in [1]
lambda2=1; % see Eq. (16) in [1]
for s=1:size(sensors,1)
for l=1:size(lights,1)
a=E(4*s-3,3*l-2)+E(4*s-2,3*l-1)+E(4*s-1,3*l);
a=a^lambda1;
C=C+a*K{s,l};
sumK=sumK+K{s,l};
end
end
%% visualize the floor-plane occupancy
C=C./(sumK.^lambda2);
imagesc(C);
axis equal off;
title('floor-plane occupancy');
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1] Quan Wang, Xinchi Zhang, Kim L. Boyer, "Occupancy distribution estimation for smart light delivery with perturbation-modulated light sensing", Journal of Solid State Lighting 2014 1:17, ISSN 2196-1107,
doi:10.1186/s40539-014-0017-2.[2] Quan Wang, Xinchi Zhang, Meng Wang, Kim L. Boyer, "Learning Room Occupancy Patterns from Sparsely Recovered Light Transport Models", 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014.[3] Quan Wang, Xinchi Zhang, Kim L. Boyer, "3D Scene Estimation with Perturbation-Modulated Light and Distributed Sensors", 10th IEEE Workshop on Perception Beyond the Visible Spectrum (PBVS).[4] Xinchi Zhang, Quan Wang, Kim L. Boyer, "Illumination Adaptation with Rapid-Response Color Sensors", SPIE Optical Engineering + Applications, 2014.
