基于ANN-Heron公式的室內(nèi)無線定位算法研究.pdf

1、室內(nèi)定位技術(shù)在諸多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，成為重要的研究對象之一。準(zhǔn)確獲取室內(nèi)節(jié)點位置信息，是完成其它各項工作的基礎(chǔ)。優(yōu)化的定位算法可以有效地降低無線信道的影響，并利用較少的網(wǎng)絡(luò)資源獲取較高的定位精度。本文主要研究基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和Heron公式的室內(nèi)節(jié)點定位算法，仿真實驗環(huán)境是由Python語言搭建。
　　(1)針對RSSI測距受室內(nèi)環(huán)境影響的問題，結(jié)合ANN有良好數(shù)據(jù)擬合能力，較強的去噪聲性能和支持并行計算等特點，研究

2、基于ANN的測距方法。首先分析了無線信號傳播與無線信道的特性和ANN網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)結(jié)構(gòu)以及訓(xùn)練方案;然后實驗對比不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對收斂速度和時間開銷的影響，確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù);最后利用WSN中部署的錨節(jié)點訓(xùn)練ANN模型，并利用模型完成測距功能。仿真實驗證明，該方法能夠有效的抑制噪聲對測距的影響，并且有較好的擬合能力。
　　(2)基于Heron公式的定位方法，首先是利用Heron公式測試未知節(jié)點是否在鄰居節(jié)點所圍成的三角形內(nèi)，然后將判定結(jié)果記錄