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摘要
指纹匹配定位算法应用于煤矿井下,避免了测距式定位算法因井下复杂多变的无线信道环境而产生的测距误差.然而,指纹地图无法随井下变化的通信环境而自适应更新,针对这一问题本文首先通过井下作业人员无意识的参与采集RSSI,利用MDS算法定位作业人员的行走路径与RSSI构成实时的指纹信息,避免了额外设置校准节点采集指纹信息.其次,利用BP神经网络分区域构建锚节点与参考点间的近邻关系模型以更新指纹地图.最后,通过PSO-BP神经网络定位目标节点,PSO算法扩大了BP神经网络的权阈值搜索范围加速收敛过程,提高定位精度,满足井下定位需求.
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