【摘 要】
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针对复杂室内环境中的定位噪声问题,文中提出一种基于BP-UKF的室内定位算法。利用BP神经网络拟合任意非线性函数的特性训练样本集,以确定接收信号强度指示（RSSI）和距离之间非线
【机 构】
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山西大学数学科学学院,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1334210,U1334210,61374059,61573230）
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针对复杂室内环境中的定位噪声问题,文中提出一种基于BP-UKF的室内定位算法。利用BP神经网络拟合任意非线性函数的特性训练样本集,以确定接收信号强度指示（RSSI）和距离之间非线性关系,进而估计待定位节点与锚节点间的距离;采用三边定位法计算待定位节点的坐标初始值,并利用无迹卡尔曼滤波（UKF）处理非线性系统方程;通过设距离的估计值为观测变量,对待定位节点坐标的初值进行精确化处理。仿真试验结果表明,对于较复杂环境的室内定位,与传统的定位算法相比较,文中所提BP-UKF算法实现达到更可靠和准确的位置估计。
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