本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實時動態(tài)參數(shù)定位方法　出處：《計算機工程與設計》2014年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為減小測距技術中的非視距誤差并解決定位模型中存在的問題,提出一種實時動態(tài)參數(shù)定位方法�；谌斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡算法,利用多個參考節(jié)點獲取的測量值的非視距(NLOS)誤差,使測量值RSSI接近視距(LOS)環(huán)境下的測量值;通過該區(qū)域內(nèi)選定的參考節(jié)點之間的相互通信實時動態(tài)地估算出環(huán)境參數(shù)值。實驗結果表明,該算法縮減了在RSSI測距技術中的非視距誤差,并能根據(jù)實際環(huán)境條件實時動態(tài)地調整定位模型的參數(shù),有效提高定位精度。
[Abstract]:In order to reduce the non-line-of-sight error in ranging technology and solve the problems in the localization model, a real-time dynamic parameter location method based on artificial neural network (Ann) is proposed. Using the non-line-of-sight (NLOS) error of the measured values obtained by multiple reference nodes, the measured values RSSI is close to the measured values under the environment of the line-of-sight (LOS). The environmental parameters are estimated dynamically and in real time by the mutual communication between the selected reference nodes in the region. The experimental results show that the algorithm reduces the non-line-of-sight error in the RSSI ranging technology. The parameters of the location model can be adjusted dynamically according to the actual environment conditions, and the positioning accuracy can be improved effectively.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：廣州市科技計劃基金項目(2013J4300055、2013J4300033)
【分類號】：TN95;TP183
【正文快照】： 0引言目前無線的定位算法可以分為兩大類[1,2]:基于測距算法(range-base)和基于無測距算法(range-free)。常用的方法有RSSI、TOA、TDOA和AOA等,TOA測距技術硬件成本要求較高,并且傳播信號易受環(huán)境影響;而TDOA考慮的有效距離很短,受節(jié)點分布密度和非視距等因素影響,還需要超聲

【參考文獻】

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【共引文獻】

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1 封云;於志文;楊s，

本文編號：1407363