基于神经网络学习的RSSI室内定位测距方法、室内定位平台

作者：王勇; 娄雪岩; 田阗; 宫丰奎; 张南

来源：2019-01-24, 中国, CN201910066407.7.

本发明属于无线通信技术领域,公开了一种基于神经网络学习的RSSI室内定位测距方法、室内定位平台；目标结点与锚节点之间建立通信,将采集的到的数据存入集合RSSI[i]＝{RSSIi1,RSSIi2,…,RSSIiN}中；设定筛选概率p,并根据RSSI的高斯模型确定其上限值RSSImax和下限值RSSImin；将集合RSSI[i]中处于[RSSImin,RSSImax]范围内的RSSI存入到集合RSSI_gauss[i]中；对集合RSSI_gauss[i]中的RSSI值取均值；利用粒子群优化神经网络的算法结合迭代器思想训练强分离器,然后利用强分离器将RSSI转换为锚节点与目标结点之间的距离；应用极大似然法估计法得到目标节点的解。本发明减少了工作量,减少单次算法存在的较大误差,提升了由RSSI值转化为距离的精度,从而提升定位精度。

• 单位
  西安电子科技大学