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神经网络优化5G定位结果域的分析与评估
1
作者
陈思潼
朱锋
+1 位作者
覃伊朵
杨晓滕
《全球定位系统》
CSCD
2022年第6期67-72,共6页
针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度.优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定...
针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度.优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估.Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入GA后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果.
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关键词
5G定位
到达时间(TOA)定位法
到达时间差(TDOA)定位法
BP神经网络
ELMAN神经网络
遗传算法(GA)
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职称材料
题名
神经网络优化5G定位结果域的分析与评估
1
作者
陈思潼
朱锋
覃伊朵
杨晓滕
机构
武汉大学测绘学院
出处
《全球定位系统》
CSCD
2022年第6期67-72,共6页
文摘
针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度.优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估.Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入GA后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果.
关键词
5G定位
到达时间(TOA)定位法
到达时间差(TDOA)定位法
BP神经网络
ELMAN神经网络
遗传算法(GA)
Keywords
5G positioning
time of arrival(TOA)method
time difference of arrival(TDOA)method
BP neural network
Elman neural networks
genetic algorithm(GA)
分类号
P228.49 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络优化5G定位结果域的分析与评估
陈思潼
朱锋
覃伊朵
杨晓滕
《全球定位系统》
CSCD
2022
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