【摘 要】
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针对传统的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,本文提出一种基于遗传算法—广义神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法。该算法利用广义神经网络(GRNN)建
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61340005);北京市自然科学基金面上项目(4132012);北京市教委科技发展技术项目(KM201411232011);北京市优秀人才培养D类项目(2013D005007000006)
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针对传统的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,本文提出一种基于遗传算法—广义神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法。该算法利用广义神经网络(GRNN)建立节点定位模型,通过遗传算法(GA)寻找广义神经网络最优的平滑参数,提高定位精度,阅读器与标签间的信号强度值(RSSI)作为神经网络的输入,直接由神经网络输出节点坐标。仿真结果表明,通过遗传算法优化的GRNN模型的定位精度比未经优化的GRNN的定位精度高,泛化能力强。同时,也比较了GA-GRNN定位模型和BP神经网络模型以及FOA-GRNN模型在射频识别中的定位效果,GA-GRNN的定位精度明显高于BP和FOA-GRNN模型法,并且比后两者的效率高。
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