文献类型：期刊文章

作　　者：李英玉[1] 陈刚[1]

机构地区：[1]长春理工大学光电信息学院,吉林长春130031

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：国家自然科学基金项目(61069127)

年　　份：2017

期　　号：8

起止页码：122-126

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了降低基于接收信号强度指示(RSSI)测距误差,提高基于RSSI测距定位精度,提出了基于人工神经网络的RSSI测距的牛顿定位算法(NL-ANN-RSSI)。NL-ANN-RSSI算法分别在RSSI测距和定位计算方面提高定位精度。首先,利用人工神经网络对RSSI值预处理,降低测距误差;然后,利用最小二乘法估计节点位置,并将此估计值作为牛顿定位算法的初始值;最后,利用牛顿定位算法修正节点位置。实验数据表明,基于人工神经网络的RSSI优化的测距误差比传统的RSSI测距算法有大幅下降,归一化平均定位误差下降了约36%。

关 键 词：接收信号强度指示 人工神经网络 牛顿定位算法  最小二乘法 粒子群

分 类 号：TN914]