基于采用天牛须搜索算法优化神经网络的可见光室内定位方法

摘要：

针对基于神经网络的可见光室内定位技术存在训练速度慢、泛化能力弱而导致定位精度不高的问题,提出采用天牛须搜索(BAS)算法优化神经网络的可见光定位方法,搭建了 0.8 m×0.8 m×0.8 m的实测模型.该方法使用BAS算法优化神经网络的连接权重矩阵,拟合了室内无线信道参数,实现室内定位.仿真与实验结果表明:该方法仿真时的平均定位误差不超过3.42 cm,比神经网络训练速度提升40％;实验时,在高度h=0.25 m的平面测得平均定位误差不超过4.0 cm.

关键词：可见光通信、室内定位、神经网络、天牛须搜索算法

所属期刊栏目：46

分类号：TN929.1

资助基金：国家自然科学基金;陕西省科技厅一般项目;西安市科技计划项目

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7