| 基于人工神经网络的室内定位算法研究 |
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| 引用本文： | 赵亚军,张皓,左晋,远子涵,符蓉玥.基于人工神经网络的室内定位算法研究[J].北京印刷学院学报,2021,29(10):157-160. |
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| 作者姓名： | 赵亚军 张皓 左晋 远子涵 符蓉玥 |
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| 作者单位： | 北京印刷学院机电工程学院,北京102600;北京印刷学院智能制造实验室,北京102600 |
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| 摘 要： | 传统的UWB室内定位技术采用几何算法对标签进行解析定位,但复杂的室内环境和测距误差,可能导致方程组无解从而无法实现定位.针对上述问题,提出一种基于改进BP神经网络的UWB室内定位算法.将输出层输出的标签坐标与真实坐标的差值作为误差信号,利用梯度下降法修正网络的各个权值,使误差达到最小.以BP算法为基础,通过网络训练误差的变化趋势自适应调整学习率,提高收敛速率.通过与传统的定位技术和基于BP神经网络的定位算法进行对比实验,仿真实验结果表明,该算法的迭代次数和定位误差明显较小,输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合,具有较高的定位精度.
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| 关 键 词： | 改进BP神经网络 UWB 室内定位 |
UWB Indoor Location Algorithm Based on Improved BP Neural Network |
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| ZHAO Yajun,ZHANG Hao,ZUO Jin,YUAN Zihan,FU Rongyue.UWB Indoor Location Algorithm Based on Improved BP Neural Network[J].Journal of Beijing Institute of Graphic Communication,2021,29(10):157-160. |
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| Authors: | ZHAO Yajun ZHANG Hao ZUO Jin YUAN Zihan FU Rongyue |
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