基于BP神经网络的实时动态参数定位方法

摘要：

为减小测距技术中的非视距误差并解决定位模型中存在的问题，提出一种实时动态参数定位方法。基于人工神经网络算法，利用多个参考节点获取的测量值的非视距（NLOS）误差，使测量值 RSSI接近视距（LOS）环境下的测量值；通过该区域内选定的参考节点之间的相互通信实时动态地估算出环境参数值。实验结果表明，该算法缩减了在RSSI测距技术中的非视距误差，并能根据实际环境条件实时动态地调整定位模型的参数，有效提高定位精度。

关键词：接受信号强度指示、人工神经网络、参数估计值、Zigbee、定位算法

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州市科技计划基金项目2013J4300055、2013J4300033

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3679-3684