【摘要】：針對傳播路徑損耗模型的參數,極易受室內障礙物等環(huán)境因素影響,導致定位精度低的問題.利用RBF(徑向基函數)神經網絡算法替代損耗模型,擬合RSSI(接收信號強度)值與距離的關系.采集室內RSSI值和其對應的距離值的實測數據,利用實測數據訓練RBF神經網絡,建立RSSI-距離擬合模型;利用擬合模型將經過處理的RSSI值轉換為距離值,并將距離值按從小到大排序;取前3個離定位節(jié)點較近的固定節(jié)點的信息,進行加權質心定位計算.研究結果表明: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.在相同的室內環(huán)境下,RBF算法能更好地克服環(huán)境因素對距離計算的干擾,提高室內定位的精度和穩(wěn)定性.

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2577229