基于最小二乘法和BP神经网络的TOA 定位算法

来源：计算机技术与发展杂志2018年第05期北京时间：

作者：浦佳祺;陈德旺

摘要：针对室内复杂环境而导致低精度定位的问题，提出了一种新的基于信号到达时间的 TOA 定位算法。对最小二乘法引入了线性误差分析项，并且使用 BP 神经网络的训练方法取代传统方案进行测距模型的建立，以消除对环境的过度经验依赖，提高算法针对不同环境的普适性。选取均方根误差作为性能评价指标，将该方法和具有代表性的两种算法，即传统的最小二乘法和经典的Chan 算法进行了比较，利用实测的五组场景下的总计6 000 组定位数据进行了训练与验证。实验结果表明，该算法能取得比Chan 算法与最小二乘估计法这些经典算法优异的性能，使得定位精度大大增加。并且通过交叉实验，也说明了在不同场景下该模型具有一定的通用性。

关键词：到达时间;最小二乘法;BP 神经网络;交叉实验