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针对常规TOA和TDOA的加权最小二乘法定位算法的缺点,提出了一种利用反向传播(BP)神经网络构造将TOA和TDOA定位信息的融合模型,并采用贝叶斯正则优化方法,来解决BP算法收敛慢和容易陷入局部极小值的问题.通过仿真表明,该模型具有较高的定位精度.
基于BP神经网络的无线定位数据融合模型
【摘 要】
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针对常规TOA和TDOA的加权最小二乘法定位算法的缺点,提出了一种利用反向传播(BP)神经网络构造将TOA和TDOA定位信息的融合模型,并采用贝叶斯正则优化方法,来解决BP算法收敛慢
【机 构】
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西安电子科技大学,西安邮电学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2005年19期
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