基于GA-GRNN的RFID室内定位算法

• 作者: 宋宁佳 崔英花
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 接收信号强度指示 射频识别 广义回归神经网络 室内定位 遗传算法优化
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 298-302,308
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052838

摘要

针对基于测距模型的定位算法易受环境干扰、测距误差大的问题,提出一种基于遗传算法-广义回归神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法.利用GRNN建立节点定位模型,通过GA确定最优平滑参数,将阅读器与标签间的信号强度值作为神经网络的输入,进而得到输出节点的坐标.仿真结果表明,与GRNN算法、BP神经网络算法、FOA-GRNN算法相比,该算法的定位精度较高,泛化能力较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔英花	北京信息科技大学信息与通信工程学院	23	18	3.0	3.0
2	宋宁佳	北京信息科技大学信息与通信工程学院	2	4	1.0	2.0