【摘 要】
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针对人们对室内定位需求的不断提高,以及现有的室内定位法定位精度不高等问题,提出了一种融合神经网络和可见光指纹的室内高精度定位算法。该算法利用反向传播神经网络(BPNN)
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院; 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51334003),国家自然科学基金项目(61473039)
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针对人们对室内定位需求的不断提高,以及现有的室内定位法定位精度不高等问题,提出了一种融合神经网络和可见光指纹的室内高精度定位算法。该算法利用反向传播神经网络(BPNN)确定待测目标的粗略位置,并以其预测坐标和最大误差作为约束条件,进行指纹匹配以确定待测目标精确位置。仿真结果表明,该算法平均定位误差为1.5cm,具有一定的应用价值。
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