提出了一种测距辅助的可见光指纹定位(RAFL)方法，基于测距方法，根据多组光源初步确定定位目标的位置范围，采用双线性插值算法构建定位区域指纹，在定位目标范围内进行指纹匹配，最终获得目标的实际位置。研究结果表明，所提方法具有较强的抗干扰性，能够有效提高定位精度。

为了实现低成本、低复杂度以及高精度的室内定位系统，提出了基于指纹的室内可见光定位方法。该方法利用可见光发光二极管作为信号源，根据接收到的可见光信号强度信息，结合三角定位算法和指纹定位算法，实现室内高精度定位。定位过程主要分为两步：第一步，通过三角定位算法确定移动目标粗略的位置范围; 第二步，以该位置范围作为限制条件，使用指纹定位算法实现更精确定位。实验结果表明，该方法与传统的基于可见光信号强度的定位方法相比，平均定位精度提高了64.71%; 同时，与传统的基于指纹的定位方法相比，可以在更低复杂度

考虑室内复杂环境对可见光定位精度的影响,提出了一种基于可见光指纹的室内定位方法。利用定位终端接收来自室内不同LED发出的信号强度信息,构建特征,将物理坐标作为标签,采用支持向量机回归(SVR)算法学习模型,确定移动目标粗略的位置范围。同时,为了进一步优化定位性能,以该位置范围作为限制条件,采用指纹定位算法实现更精确的定位。将所提定位方法在4 m×4 m×3 m的空间区域中进行了实验。结果表明,该方法定位误差小于1 cm的概率为67.5%,与SVR定位算法相比,平均定位精度提高了93.98%;与传