基于广义RBF神经网络室内定位修正算法

为提高基于接收信号强度指示(RSSI)室内定位的定位精度,并降低时效性对定位的影响,提出将加权仿射传播聚类(WAP)与广义径向基函数(RBF)神经网络相结合的室内定位算法以及一种指纹数据优化方案。通过高斯分布对指纹数据进行优化;采用熵值法对仿射传播聚类算法的偏向参数p进行均值加权处理,得到粗定位结果;结合广义RBF神经网络得到修正后的定位结果。实验结果表明,该方法在提高室内定位精度的同时,减少了RSSI值的时效性对定位精度的影响。