融合小波变换与神经网络的RSSI室内测距算法

被引：10

作者：

朱梦豪

卢小平

路泽忠

李亚平

陶晓晓

机构：

[1] 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室

来源：

测绘通报 | 2020年 / 01期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

小波分解与单支重构; 神经网络; 路径损耗模型; RSSI; 室内;

D O I：

10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0011

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN92 [无线通信];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ;

摘要：

提出一种融合小波变换与神经网络的基于Wi Fi的RSSI室内测距算法,该方法通过小波变换与神经网络对RSSI数据、路径损耗模型进行修正。利用小波分解与单支重构方法,只对低频的近似部分进行单支重构,舍弃高频细节部分,同时使用神经网络训练特定环境下的路径损耗模型。通过实例验证表明,该算法最大测距误差、最小测距误差、平均测距误差分别为1.206、0.037、0.692 m;平均测距误差比路径损耗模型、BP神经网络模型分别提高了1.846、0.469 m。

引用

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共 28 条

[1]

高空长航时无人机发展现状和趋势.[A].张德虎;李军府;王银虎;.2014（第五届）中国无人机大会.2014,

[2] Image registration methods:: a survey [J].