基于人工神经网络的RSSI测距的牛顿定位算法

发布时间：2018-09-04 15:48

【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%。
[Abstract]:In order to reduce the range error based on the received signal strength indicator (RSSI) and improve the location accuracy of RSSI ranging based on RSSI, the Newtonian location algorithm (NL-ANN-RSSI). NL-ANN-RSSI algorithm based on artificial neural network (Ann) is proposed to improve the location accuracy of RSSI ranging and location calculation, respectively. First, the RSSI value is preprocessed by artificial neural network to reduce the ranging error; then, the least square method is used to estimate the node position, which is regarded as the initial value of Newtonian localization algorithm. The node position is corrected by Newton location algorithm. The experimental data show that the range error of RSSI optimization based on artificial neural network is much lower than that of the traditional RSSI ranging algorithm, and the normalized average location error is about 36% lower than that of the traditional RSSI ranging algorithm.
【作者单位】： 长春理工大学光电信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61069127)
【分类号】：TN929.5;TP183;TP212.9

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本文编号：2222628