【摘 要】
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为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法.利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经网络的输入,神经网络的输出即为待测节点的真实三维坐标.将仿真结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的定位精度与收敛速度均优于其它算法.
【机 构】
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徐州工业职业技术学院信息工程学院,江苏徐州221000;东南大学仪器科学与工程学院,江苏南京210096;中国矿业大学信息与控制学院,江苏徐州221000
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为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法.利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经网络的输入,神经网络的输出即为待测节点的真实三维坐标.将仿真结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的定位精度与收敛速度均优于其它算法.
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