基于GA-GRNN的RFID室内定位算法
来源：计算机工程杂志2019年第11期北京时间：
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
摘要：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。
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
基金资助：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）。
