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针对Chan定位算法在非视距(NLOS)环境下定位性能差的缺点,提出一种基于Elman神经网络的Chan定位算法,利用Elman神经网络的动态递归特性以及强大的非线性映射逼近能力,对NLOS误差进行修正,再利用Chan算法定位。仿真结果表明,在NLOS误差较大的环境下该算法仍具有良好的定位精度,性能优于Chan算法和泰勒级数展开法。