基于IA-BP神经网络的UWB室内定位系统

• 作者: 李勇 柳建
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超宽带 室内定位 IA-BP神经网络 权值和阈值 定位误差
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 传感器及非电量检测技术
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TN821.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802182

摘要

复杂的室内环境给定位系统带来非视距误差和多径干扰, 消除或降低误差成为超宽带 (UWB) 室内定位研究的热点.提出一种基于IA-BP神经网络的UWB室内定位方法, 将BP神经网络训练的误差值作为免疫算法计算亲和度的抗原, 通过免疫算法寻得BP神经网络的最优权值和阈值, 避免BP神经网络收敛速度较慢和容易陷入局部最优值的问题, 达到定位误差较小的目的.仿真实验结果表明, IA-BP神经网络训练100个样本输出的最大归一化误差不超过0.02, 以3个锚点构成的定位场景中, 待定位节点的仿真输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇		208	2461	25.0	43.0
2	柳建		39	132	6.0	9.0