基于遗传算法优化BP神经网络的可见光定位

• 作者: 吴迪 岳殿武 肖佳琳 赵政铎
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 可见光定位 遗传算法 神经网络 接收信号强度
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 光电子信息技术
• 页码范围: 810-816
• 页数: 7页
• 分类号: TN929.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2019.08.0095

摘要

采用接收信号强度(RSS)方法的室内可见光定位,因受多径效应及噪声的影响,对距离估计不准确,定位精度不高.为提高定位精度,本文提出了一种采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的距离估计方法.先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,经过优化后的BP神经网络收敛速度快,不易限于局部最优.再利用GA-BP神经网络对收发端之间的距离进行修正,使其接近于真实距离.最后使用最小二乘法解算待定位点坐标,同时在不同定位范围和不同定位位置下,与传统RSS加权质心方法的可见光定位结果进行对比.仿真结果表明,在5 m×5m×3m的定位场景中,平均定位误差可以达到0.6428 cm.与传统RSS加权质心方法相比,平均定位精度提高了约96.4％.且在不同定位范围和不同定位位置下,平均定位误差稳定在毫米级,尤其不随定位范围的扩大而扩大.有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳殿武		52	152	7.0	10.0
2	吴迪		33	116	7.0	9.0
3	肖佳琳		3	0	0.0	0.0
4	赵政铎		2	0	0.0	0.0