文件名称:
基于Elman神经网络的室内定位算法的优化与应用
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上传时间: 2021-03-14
详细说明:室内定位精度的关键问题是接收信号强度指示器(RSSI)受变化的环境(例如衍射,障碍物和多径效应)影响。 为了提高精度,我们提出了一种基于Elman神经网络的室内定位算法。 首先,我们使用卡尔曼平均滤波器估计点对点RSSI的距离。 然后根据估计的距离重建RSSI。 最后,我们利用Elman神经网络估计目标坐标。 实验结果表明,该方法可以达到0.915米的定位精度,并且对RSSI变化具有良好的稳定性。
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