【摘 要】
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室内定位问题一直是个热门的研究方向,针对室内复杂环境而导致低精度定位的问题,本文提出了一种新的基于信号到达时间的TOA定位算法。提出一种对最小二乘法引入了线性误差分
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学轨道交通研究院
【基金项目】
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福建省闽江学者科研启动项目（510146），工信部倍增计划（00101522），福州大学人才引进科研启动项目（0030-510206）
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室内定位问题一直是个热门的研究方向,针对室内复杂环境而导致低精度定位的问题,本文提出了一种新的基于信号到达时间的TOA定位算法。提出一种对最小二乘法引入了线性误差分析项,并且使用BP神经网络的训练方法取代传统方案进行测距模型的建立,以消除对环境的过度经验依赖,提高算法针对不同环境的普适性。本文选取均方根误差来检验为性能评价指标,将本文方法和具有代表性的两种算法,即传统的最小二乘法和经典的Chan算法进行了比较,利用实测的五组场景下的总计6000组定位数据进行了训练与验证。实验结果表明,我们提出的改进算法能取得比Chan算法与最小二乘估计法这些经典算法优异的性能,使得定位精度大大增加。并且通过交叉实验,也能说明了在不同场景下的改模型具有一定的通用性。
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