【摘 要】
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针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位模型易受环境影响导致测距误差较大的问题,提出了采用天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)优化后
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(15A520109);河南省科技攻关项目(172102210064)
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针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位模型易受环境影响导致测距误差较大的问题,提出了采用天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络拟合测距模型,克服了对数衰减模型易受环境干扰、参数取经验值等问题。首先,利用卡尔曼滤波对RSSI值进行校正,将校正后的数据输入BAS-BP网络拟合出测距模型并通过测距模型输出距离值;然后,利用极大似然估计法求解未知节点的坐标
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