一种基于遗传神经网络的煤矿井下定位算法

摘要：

煤矿井下信号存在的非视距传播(Non-line of sight,NLOS),严重影响井下定位精度,提出一种基于遗传神经网络和Taylor算法相结合的煤矿井下定位算法.该算法通过训练遗传神经网络来拟合待测点坐标值,定位基站和参考基站之间的到达时间差(time difference of arrive,TDOA)测量值之间的映射关系,将遗传神经网络得到的定位结果代入Taylor算法,得到最终的定位结果.仿真分析表明,该算法相较于传统的室内定位算法,在非视距环境下具有更好的定位效果.

关键词：遗传算法、神经网络、TDOA、Taylor算法

所属期刊栏目：40

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金;山东省自然基金;山东省研究生教育质量提升计划建设项目;青岛市民生科技计划

在线出版日期：2021-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：8-12