基于BP神经网络的实时动态参数定位方法

被引：6

作者：

彭宇倩

曾碧

肖红

何元烈

机构：

[1] 广东工业大学计算机学院

来源：

计算机工程与设计 | 2014年 / 35卷 / 10期

关键词：

接受信号强度指示; 人工神经网络; 参数估计值; Zigbee; 定位算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2014.10.008

中图分类号：

TN95 [雷达]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为减小测距技术中的非视距误差并解决定位模型中存在的问题,提出一种实时动态参数定位方法。基于人工神经网络算法,利用多个参考节点获取的测量值的非视距(NLOS)误差,使测量值RSSI接近视距(LOS)环境下的测量值;通过该区域内选定的参考节点之间的相互通信实时动态地估算出环境参数值。实验结果表明,该算法缩减了在RSSI测距技术中的非视距误差,并能根据实际环境条件实时动态地调整定位模型的参数,有效提高定位精度。

引用

页码：3679 / 3684

页数：6

共 11 条

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