基于IA-BP神经网络的UWB室内定位系统

作者：李勇; 柳建

来源：电子测量技术, 2019, 42(05): 109-112.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1802182

• 超宽带
• 室内定位
• IA-BP神经网络
• 权值和阈值
• 定位误差

复杂的室内环境给定位系统带来非视距误差和多径干扰,消除或降低误差成为超宽带(UWB)室内定位研究的热点。提出一种基于IA-BP神经网络的UWB室内定位方法,将BP神经网络训练的误差值作为免疫算法计算亲和度的抗原,通过免疫算法寻得BP神经网络的最优权值和阈值,避免BP神经网络收敛速度较慢和容易陷入局部最优值的问题,达到定位误差较小的目的。仿真实验结果表明,IA-BP神经网络训练100个样本输出的最大归一化误差不超过0.02,以3个锚点构成的定位场景中,待定位节点的仿真输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合。

• 出版日期2019
• 单位核工业西南物理研究院; 成都理工大学工程技术学院