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摘要:
针对传统Elman神经网络算法在室内存在定位精度低的问题,提出了一种基于UWB(Ultra Wideband)改进的DHOHF-Elman(Elman neural network with Double Hidden layers and Output-Hidden Feedback,DHOHF-Elman)神经网络算法.该算法改进了神经网络拓扑结构增加了第二隐含层和第二承接层,达到了双隐含层反馈的效果,通过信道模型模拟大量实验数据,对构造的神经网络模型进行了训练与测试,表明了改进后的神经网络算法较传统神经网络算法有更高的定位精度和较好的收敛性,最后通过仿真结果分析验证了改进算法在有无高斯白噪声环境中的优良性和有效性.
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文献信息
篇名 面向室内定位的DHOHF-Elman神经网络算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 室内定位 Elman神经网络 超宽带定位技术 信道模型
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 1358-1365
页数 8页 分类号 TN927.3
字数 3536字 语种 中文
DOI 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.08.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛永毅 69 543 11.0 20.0
2 阴颖 1 0 0.0 0.0
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期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
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