基于RBF神经网络的泰勒级数展开定位算法

• 作者: 张宝军 毛永毅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 到达时间差 非视距传播 最小二乘法 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 245-248
• 页数: 4页
• 分类号: TN929.53
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.15.071

摘要

泰勒序列展开定位算法在视距(LOS)环境下有着较好的定位精度,但是在非视距(NLOS)环境下,泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降.为了减小NLOS传播的影响,提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开定位算法.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,对NLOS传播的误差进行修正,再利用泰勒序列展开定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于泰勒序列展开定位算法、Chan算法和LS算法.

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	西安邮电学院电子与信息工程系	34	239	10.0	14.0
2	毛永毅	西安邮电学院电子与信息工程系	69	543	11.0	20.0