基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RSSI測距的牛頓定位算法
[Abstract]:In order to reduce the range error based on the received signal strength indicator (RSSI) and improve the location accuracy of RSSI ranging based on RSSI, the Newtonian location algorithm (NL-ANN-RSSI). NL-ANN-RSSI algorithm based on artificial neural network (Ann) is proposed to improve the location accuracy of RSSI ranging and location calculation, respectively. First, the RSSI value is preprocessed by artificial neural network to reduce the ranging error; then, the least square method is used to estimate the node position, which is regarded as the initial value of Newtonian localization algorithm. The node position is corrected by Newton location algorithm. The experimental data show that the range error of RSSI optimization based on artificial neural network is much lower than that of the traditional RSSI ranging algorithm, and the normalized average location error is about 36% lower than that of the traditional RSSI ranging algorithm.
【作者單位】: 長春理工大學光電信息學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(61069127)
【分類號】:TN929.5;TP183;TP212.9
【相似文獻】
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,本文編號:2222628
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