基于一种改进的神经网络的RFID室内定位算法

发布时间：2017-08-26 14:34

  本文关键词：基于一种改进的神经网络的RFID室内定位算法

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【摘要】：室内定位算法精度一直都是研究的重点,本文提出了一种基于粒子群算法,减聚类算法和Kmeans算法进行结合。本文首先构建室内定位RFID模型,构建定位方程,然后采用减聚类算法来避免人为干扰,通过K-means算法来形成初始化粒子群算法,最后采用粒子群算法训练RBF神经网络的所有参数,从而得到优化的输出模型,从而确定了定位最优点。仿真实验表明本文的算法可以有效的提高定位精度,降低能量消耗,提高定位精度10%。
【作者单位】： 重庆大学;重庆电子工程职业学院;
【关键词】： RFID 室内定位 减聚类算法 K-means RBF
【基金】：重庆市教委科学技术研究项目(KJ1503010)
【分类号】：TP391.44;TP183
【正文快照】： 射频技术是目前物联网中的关键研究技术之一,广泛的使用在物体身份的识别和标记,在智能家居,物流管理等方面有着广泛的应用[1]。特别是近几年来广泛地使用在室内定位上,取得了不少的研究成果[2]。国内外学者对其进行研究,文献[3]提出用RFID拓扑网络定位算法对加油系统的自动化

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本文编号：741950