針對(duì)無(wú)線信號(hào)在室內(nèi)環(huán)境中易受到干擾、波動(dòng)較大等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線信號(hào)K-M傳播測(cè)距模型。利用RBF的非線性特性模擬室內(nèi)傳播的復(fù)雜性,以信號(hào)接入節(jié)點(diǎn)（AP）發(fā)射功率、路徑損耗因子、未知節(jié)點(diǎn)（RP）接收信號(hào)強(qiáng)度值■等構(gòu)建模型,預(yù)測(cè)輸出AP與RP之間的距離d。以d為半徑,AP為球心,建立多個(gè)球體方程,采用極大似然（MLE）采樣方程組與RSS-d加權(quán)質(zhì)心混合定位算法,粗略估算未知節(jié)點(diǎn)位置信息,再利用加權(quán)質(zhì)心法來(lái)進(jìn)一步提高RP的定位精度。通過(guò)MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真表明,與常見(jiàn)的優(yōu)化算法對(duì)比,該模型預(yù)測(cè)距離誤差更小,平均距離誤差為1.3 m;RP的三軸坐標(biāo)平均誤差分別為x軸1.55 m、y軸1.48 m、z軸0.98 m,表明該模型提高了定位精度。 

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【文章目錄】：
0 引 言
1 建立無(wú)線信號(hào)K-M傳播模型
    1.1 K-M模型
    1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練K-M測(cè)距模型
    1.3 改進(jìn)PSO優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
2 相關(guān)方法
    2.1 MLE采樣方程組法
    2.2 RSS-d加權(quán)質(zhì)心法
3 多元算法過(guò)程
4 采取樣本數(shù)據(jù)
    4.1 選取實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境中的經(jīng)驗(yàn)損耗值
    4.3 RSS預(yù)處理
    4.4 一個(gè)訓(xùn)練樣本
5 實(shí)驗(yàn)仿真
    5.1 改進(jìn)PSO-RBF訓(xùn)練K-M測(cè)距模型
    5.2 MLE采樣方程組法與RSS-d加權(quán)質(zhì)心法
6 結(jié) 語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3674383