室内人员定位对于校园公共安全至关重要。文章根据室内无线接入点的关联性，提出一种基于粒子群优化算法（PSO）和Elman神经网络的算法。采用接入点（AP）和未知节点的质心信息与跳数信息作为Elman神经网络的输入值，通过Elman神经网络进行训练，最终得到未知节点的预测位置。仿真结果表明，该算法的定位误差明显小于传统的TOA、AOA、RSSI等定位方法，定位精度得以大幅提升。
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