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RBF與加權(quán)質(zhì)心相結(jié)合的室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位算法

發(fā)布時(shí)間:2020-02-07 15:42
【摘要】:針對(duì)傳播路徑損耗模型的參數(shù),極易受室內(nèi)障礙物等環(huán)境因素影響,導(dǎo)致定位精度低的問(wèn)題.利用RBF(徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法替代損耗模型,擬合RSSI(接收信號(hào)強(qiáng)度)值與距離的關(guān)系.采集室內(nèi)RSSI值和其對(duì)應(yīng)的距離值的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立RSSI-距離擬合模型;利用擬合模型將經(jīng)過(guò)處理的RSSI值轉(zhuǎn)換為距離值,并將距離值按從小到大排序;取前3個(gè)離定位節(jié)點(diǎn)較近的固定節(jié)點(diǎn)的信息,進(jìn)行加權(quán)質(zhì)心定位計(jì)算.研究結(jié)果表明:RBF算法的定位精度比路徑傳播損耗模型算法提高了34.5%,且略高于BP算法的定位精度.在相同的室內(nèi)環(huán)境下,RBF算法能更好地克服環(huán)境因素對(duì)距離計(jì)算的干擾,提高室內(nèi)定位的精度和穩(wěn)定性.

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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9 祝曉悅;張欣;曹亙;潘\,

本文編號(hào):2577229


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