煤矿资源关乎着我国社会建设和民营生活,而我国的煤炭资源多分布在地下,因此煤炭的安全生产以及建立健全的煤矿井下定位系统引起了国家极大的关注。相较于现有WiFi、蓝牙和射频识别等定位技术而言,可见光通信定位技术具有频谱资源丰富、系统成本低、无电磁干扰、通信机密性好和兼容性强等优势。基于此,本文针对于复杂多变的煤矿井下环境,建立基于可见光通信的煤矿井下人员定位系统。本文主要工作如下:针对煤矿井下的可见光二维定位展开研究,利用蒙特卡罗算法对煤矿井下的多径反射现象展开分析,进一步选取最优视场角以减少干扰功率接收,并采用卡尔曼滤波算法优化接收功率以及分析倾斜状态下的可见光通信模型。通过干扰问题分析后,提出采用改进质心加权算法进行二维定位,仿真结果表明最大定位误差由优化前的7.3cm降低至2.6cm,平均定位误差由优化前的4.6cm降低至2.03cm,同时验证了LED阵列的布局模式对定位精度和光功率分布存在着极大影响。针对煤矿井下工作面光照度和功率分布不均匀的问题展开研究,提出将大LED阵列划分为小LED阵列并均匀分布于发射平面,通过研究阵列间距离和半功率角对系统性能的影响,选用遗传算法优化系统参数。针对传统遗传算法的缺点,对选择过程、交叉和变异操作进行改良,与现有优化接收功率均匀性方法相比,本文所提方法具有较好的优化效果。仿真结果表明接收平面的接收功率方差从优化前的3.02降低到1.16,照明强度范围从优化前的374~862lx改善至417~765lx。针对现有的可见光三维定位系统中定位性能较差和耗时过长的问题,提出基于改进免疫粒子群算法的可见光三维定位系统。通过对粒子群算法中权重因子和学习因子进行改进并融合免疫算法。仿真结果表明,基于改进免疫粒子群算法的室内三维定位系统平均定位误差为3cm,定位时长为2s。相比较于现有的三维定位系统,定位精度与收敛速度都获得明显改善。