基于RBF神经网络的蜂窝无线定位算法

• 作者: 张宝军 李明远 毛永毅
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘法 蜂窝系统 神经网络 非视距传播
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1798-1800
• 页数: 3页
• 分类号: TN929.53
• 字数: 2945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2008.09.047

摘要

为了解决最小二乘法需要测量数据的先验信息来构造协方差矩阵的问题,提出了基于RBF神经网络的蜂窝无线定位算法.它融合了移动基站提供的AOA,TOA和TDOA测量值来实现移动台的定位,利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,使其适用于复杂的多径环境.对基于RBF神经网络的定位系统性能进行了仿真,结果表明,基于REF网络的蜂窝无线定位算法消除了定位模糊和基站非理想分布对定位精度的影响,在小区半径小于2 km的情况下,系统的定位精度在125 m时准确率可达67%,在300 m时准确率可达95%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宝军	西安邮电学院电信系	34	239	10.0	14.0
2	毛永毅	西安邮电学院电信系	69	543	11.0	20.0
3	李明远	西安交通大学电子与信息工程学院	10	224	7.0	10.0