| 基于GA-GRNN的RFID室内定位算法 |
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| 引用本文： | 宋宁佳,崔英花.基于GA-GRNN的RFID室内定位算法[J].计算机工程,2019,45(11). |
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| 作者姓名： | 宋宁佳 崔英花 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京,100101;北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京,100101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;北京市自然科学基金面上项目;北京市教委科技项目;北京市优秀人才培养资助项目 |
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| 摘 要： | 针对基于测距模型的定位算法易受环境干扰、测距误差大的问题,提出一种基于遗传算法-广义回归神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法。利用GRNN建立节点定位模型,通过GA确定最优平滑参数,将阅读器与标签间的信号强度值作为神经网络的输入,进而得到输出节点的坐标。仿真结果表明,与GRNN算法、BP神经网络算法、FOA-GRNN算法相比,该算法的定位精度较高,泛化能力较强。
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| 关 键 词： | 接收信号强度指示 射频识别 广义回归神经网络 室内定位 遗传算法优化 |
RFID Indoor Positioning Algorithm Based on GA-GRNN |
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