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一种改进BP神经网络的接收信号强度测距算法
被引量:
12
1
作者
余振宝
卢小平
+2 位作者
刘英
余培冬
张冬梅
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2020年第11期48-52,67,共6页
针对传统路径损耗模型测距过多依赖于环境参数A和n的问题,该文在分析BP神经网络模型的基础上,引进了基于蚁群算法优化BP神经网络模型(ACO-BP)的信号衰减模型。利用蚁群算法寻找最优的初始阈值和权值,并将其赋予BP神经网络;将信号强度作...
针对传统路径损耗模型测距过多依赖于环境参数A和n的问题,该文在分析BP神经网络模型的基础上,引进了基于蚁群算法优化BP神经网络模型(ACO-BP)的信号衰减模型。利用蚁群算法寻找最优的初始阈值和权值,并将其赋予BP神经网络;将信号强度作为输入值,距离作为输出值对ACO-BP网络进行训练;利用Matlab进行模拟仿真实验。实验结果表明:ACO-BP神经网络比BP神经网络预测距离值的精度平均提高了75%,该算法可应用于无线网络室内定位技术中。
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关键词
路径损耗模型
ACO-BP神经网络
RSSI
室内定位
原文传递
题名
一种改进BP神经网络的接收信号强度测距算法
被引量:
12
1
作者
余振宝
卢小平
刘英
余培冬
张冬梅
机构
河南理工大学
山东科技大学
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2020年第11期48-52,67,共6页
基金
2016年国家重点研发计划项目(2016YFC0803103)
河南省高校创新团队支持计划项目(14IRTSTHN026)。
文摘
针对传统路径损耗模型测距过多依赖于环境参数A和n的问题,该文在分析BP神经网络模型的基础上,引进了基于蚁群算法优化BP神经网络模型(ACO-BP)的信号衰减模型。利用蚁群算法寻找最优的初始阈值和权值,并将其赋予BP神经网络;将信号强度作为输入值,距离作为输出值对ACO-BP网络进行训练;利用Matlab进行模拟仿真实验。实验结果表明:ACO-BP神经网络比BP神经网络预测距离值的精度平均提高了75%,该算法可应用于无线网络室内定位技术中。
关键词
路径损耗模型
ACO-BP神经网络
RSSI
室内定位
Keywords
path loss model
ACO-BP neural network
RSSI
indoor localization
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进BP神经网络的接收信号强度测距算法
余振宝
卢小平
刘英
余培冬
张冬梅
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2020
12
原文传递
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