隨著通信及網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展,對室內(nèi)位置信息服務的需求越來越大,使得室內(nèi)定位技術(shù)成為了當下科學研究的一個重要領(lǐng)域�；诮邮招盘枏姸戎甘荆≧eceived Signal Strength Indication,RSSI）的無線測距定位技術(shù)因其檢測機制簡單、硬件成本低、實現(xiàn)容易等優(yōu)點,已經(jīng)成為了室內(nèi)定位技術(shù)中的主流方法,但尚存在一定的技術(shù)瓶頸有待進一步探索。室內(nèi)信號傳播損耗模型是基于RSSI測距定位技術(shù)的關(guān)鍵。但因室內(nèi)環(huán)境較為復雜,易受到多徑效應等因素影響,使得基于經(jīng)驗的固定參數(shù)的信號傳播損耗模型環(huán)境適應性差,導致測距定位誤差較大;而利用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡進行傳播損耗模型訓練則存在所需訓練樣本過多、硬件采集工作量大等缺點。針對以上問題,提出在變密度采樣模式下的基于灰色理論與徑向基（Radial Basis Function,RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的傳播損耗模型訓練方法�；诨疑碚�,利用少量樣本預測得到更多樣本,并與部分原始樣本共同重組樣本數(shù)據(jù)進行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練,可以利用較少的訓練樣本準確地建立室內(nèi)信號傳播損耗模型,能夠很好地滿足室內(nèi)測距定位的精度要求,并可大大減少樣本采集工作量。目前基... 

【文章來源】：遼寧大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

灰色-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模式流程

實驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

實驗系統(tǒng)移動平臺照片

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2961461