10.3969/j.issn.1000-3428.2016.06.014
基于自适应GRNN的无线室内定位算法
室内信号强度波动的随机性使广义回归神经网络(GRNN)难以选择最优参数建立定位模型并预测目标位置.为此,提出一种自适应广义回归神经网络的定位算法.利用改进的人工蜂群算法对广义回归神经网络进行参数优化,并将其应用于无线室内定位,建立无线信号特征与目标位置信息的映射关系,利用建立的映射关系预测目标位置,降低信号强度波动的随机性对定位精度的影响.实验结果表明,在12m×l2m的区域范围内,该算法的平均定位误差为0.65 m,与基于蜂群算法的GRNN以及基于粒子群算法的GRNN相比,该算法的定位准确率分别提高了21.3%和23.1%,且收敛速度较快.与路径损耗模型和BP神经网络相比,该算法的定位准确率分别提高了17.86%和3.1%,能够有效提高定位精度.
信号强度、室内定位、广义回归神经网络、人工蜂群、定位准确率
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61300186;江苏省高校自然科学研究面上基金资助项目13KJB510001;苏州市物联网工程应用重点实验室基金资助项目SZS201407
2016-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
81-85,90