基于RBF神经网络的室内定位算法研究

来源：电子测量技术杂志2016年第10期北京时间：

作者：龚阳

单位：电子工程学院合肥230037

摘要：在无线传感器网络室内定位中，由于遮挡、多径效应等因素的影响，传统基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位算法存在测距不准、定位精度不高的问题。针对此问题，本文提出一种改进的基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的室内定位算法，算法在离线阶段直接建立各参考节点接收到的RSSI值与其位置坐标的映射关系；在线阶段采集待定位节点的RSSI值，利用学习好的神经网络对待定位节点进行定位。实验结果表明，与传统RSSI定位算法相比，本文提出的定位算法具备更高的定位精度。

关键词：室内定位;RSSI; RBF神经网络