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时间:2019-03-03
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1、万方数据602008,44(3)ComputerEn#neeringandApplications计算机工程与应用基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法毛永毅1,2,3,李明远a,张保军,MAOYong-yil·2~.LIMing—yuan4,ZHANGBao-jun31.中国科学院国家授时中心,西安7106002.中国科学院研究生院,北京1000393.西安邮电学院电信系,西安7100614.西安交通大学.西安7100491.NationalTimeServiceCenter,ChineseAcademyof
2、Sciences,Xi’an710600,China2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,BeijiIng100039,China3.Dept.ofElectronicandInformation,Xi’anUniversityofPostandTelecommunications,Xi’an710061,China4.Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049,ChinaE—mail:maoyongyi@263.netMAO
3、Yong-yi,LIMing-yuan.ZHANGBao-jan.CellularlocalizationalgorithmbasedonBPneuralnetwork.ComputerEngineeringandApplications,2008,44(3):60-63.Abstract:Inordertosolvetheproblemhowtoconstrnctcovariancematrixthatusedprescientinfi)rmationofmeasurementdatainleast—sq
4、uare—method,acellularlocalizationalgorithmbasedontheBPneuralnetworkisproposed.ThemeasurementofAOA,TOAandTDOAprovidedbymobilebasestationisfusedtolocatemobile.Thefaststud)randnon-linearapproaehcapacityoftheneuralnetworkismadeuseoftoapplyincomplicatedmuhipath
5、environment.Atthesametime,thelocationredundancyanticomplementaryinformationisfullusedtomitigatetheeffectofNon—I.ine-Of-Sight(NLOS)pr()pagation.ThelocationpeflbrmanceofBPneuralnetworkissimulated.Thesimulationresultsindieatethattheuncertaintyoflocationandthe
6、effectofbadbasementpositionisavoidedwhilethecellularlocalizationalgorithmbased《)ntheBPneuralnetworkisused.1t’slocationaccu!’acyissignificantlyimprovedundercomplicatedmuhipathenvironment.Keywords:least—square-method;cellularsystem;neuraInetwork;Non一1.ine—Of
7、-Sight(NI.OS)摘要:为了解决最小二乘法需要测量数据的先验信息来构造协方差矩阵的问题,提出了基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法。该算法融合了移动基站提供的AOA、TOA和TDOA测量值来实现移动台的定位,利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,使其适用于复杂的多径环境。同时充分利用了定位的冗余和互补信息有效地减小了非视距传播的影响。对基于BP神经网络的定位系统性能进行了仿真,结果表明,基于BP网络的蜂窝无线定位算法消除了定位模糊和基站非理想分布对定位精度的影响,在复杂的多径环境下能够
8、有效地提高定位精度。关键词:最小二乘法;蜂窝系统;神经网络;非视距传播文章编g-:1002—833l(2008)03—0060—04文献标识码:A中图分类号:TN929.531引言自E一9ll定位需求I·I颁布以来,移动台定位技术在国外受到高度重视和深入研究。在蜂窝无线定位算法中,求解移动终端位置的圆位置线方程组、双曲位置线方程或含有到达角度的位置线方程组中会遇到非线
9、生问题,通常情况下需要将其转换成线性方程组后
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