基于改进RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wuxi_xizi

【摘要】

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为了减小NLOS传播的影响,提出基于改进RBF网络的TDOA/AOA定位算法.模拟退火算法与k-均值聚类算法相结合的RBF网络训练算法,利用模拟退火算法全局寻优能力改变k-均值算法易陷

【作者】

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张宝军

【机构】

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西安邮电学院电子与信息工程系

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2009年7期

【关键词】

：

无线定位 RBF神经网络模拟退火算法 K-均值聚类 wireless location RBF neural network simulated anne

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为了减小NLOS传播的影响,提出基于改进RBF网络的TDOA/AOA定位算法.模拟退火算法与k-均值聚类算法相结合的RBF网络训练算法,利用模拟退火算法全局寻优能力改变k-均值算法易陷入局部极值的缺点.仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于WLS算法和k-均值聚类的RBF网络定位算法.

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