计算机工程

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:31-1289/TP

国际刊号:1000-3428

计算机工程杂志2019年第11期:基于GA-GRNN的RFID室内定位算法

发布日期:

作者:宋宁佳, 崔英花

单位:北京信息科技大学 信息与通信工程学院, 北京 100101

关键词:接收信号强度指示,射频识别,广义回归神经网络,室内定位,遗传算法优化

基金:国家自然科学基金(61340005);北京市自然科学基金面上项目(4132012);北京市教委科技发展技术项目(KM201411232011);北京市优秀人才培养D类项目(2013D005007000006)。

针对基于测距模型的定位算法易受环境干扰、测距误差大的问题,提出一种基于遗传算法-广义回归神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法。利用GRNN建立节点定位模型,通过GA确定最优平滑参数,将阅读器与标签间的信号强度值作为神经网络的输入,进而得到输出节点的坐标。仿真结果表明,与GRNN算法、BP神经网络算法、FOA-GRNN算法相比,该算法的定位精度较高,泛化能力较强。

来源:2019年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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