基于神经网络优化的超短基线定位系统研究.docx

基于神经网络优化的超短基线定位系统研究
基于神经网络优化的超短基线定位系统研究
摘要：超短基线定位系统是一种广泛应用于室内定位领域的技术。本文提出了基于神经网络优化的超短基线定位系统，并进行了相关实验和分析。结果表明，该系统具有较高的定位准确性和实时性，可有效应用于室内定位和导航领域。
关键词：超短基线定位系统、神经网络优化、室内定位
1.引言
室内定位是近年来快速发展的领域之一，在商场、医院、机场等各类室内环境中都有广泛应用。超短基线定位系统是一种常见的室内定位技术，通过在室内布设一组基站，利用接收设备接收基站发送的信号进行位置估计。
然而，传统的超短基线定位系统存在一些问题，如定位准确性较低、对环境变化敏感等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于神经网络优化的超短基线定位系统。
2.相关工作
2.1超短基线定位系统
超短基线定位系统通过测量电磁波的到达时间或者信号强度来实现定位。其中，到达时间测量方法需要基站和接收设备进行时间同步，而信号强度测量方法则需要收集大量的信号强度样本。传统的超短基线定位系统主要利用数学模型进行位置推算，但由于室内环境的复杂性和信号传播的不确定性，导致定位准确性较低。
2.2神经网络优化
神经网络是基于生物神经元模型的人工神经网络，具有强大的非线性拟合能力。神经网络优化是利用神经网络来进行参数优化的方法。在室内定位领域，神经网络优化已经被广泛应用于信号强度定位、到达时间定位等问题上，取得了一定的成果。
3.系统设计
本文提出的基于神经网络优化的超短基线定位系统主要由以下几个部分组成：
3.1基站布设
系统中的基站通过无线电波发送信号，用于定位目标的接收设备接收信号，并进行位置估计。基站之间的距离应适当选择，既要保证覆盖范围，又要尽可能减小基线长度。
3.2数据采集
为了训练神经网络模型，需要收集一定量的训练数据。接收设备在不同位置收集基站发送的信号，并记录信号的到达时间或者信号强度等信息。
3.3神经网络模型
本文采用了一种基于卷积神经网络的定位模型。该模型通过输入基站信号信息，输出目标位置的估计值。
3.4参数优化
在神经网络训练过程中，需要对模型的参数进行优化。本文采用了反向传播算法和梯度下降方法对模型的参数进行更新。
4.实验与分析
本文采用了室内实验环境进行了实验，并与传统的超短基线定位系统进行了对比。实验结果表明，基于神经网络优化的超短基线定位系统具有较高的定位准确性和实时性。与传统方法相比，该系统在位置估计的准确性上有显著提升。
5.结论
本文提出了一种基于神经网络优化的超短基线定位系统，并进行了相关实验和分析。实验结果表明，该系统具有较高的定位准确性和实时性，可有效应用于室内定位和导航领域。然而，该系统仍然存在一些局限性，如需要大量的训练数据和计算资源等。未来的研究可以进一步优化系统性能，提高系统的稳定性和可扩展性。
参考文献：
[1]Chen,Z.,Liang,X.,Xiao,Z.,&Zhang,X.(2018).Convolutionalneuralnetwork-basedlocalizationusingreceivedsignalstrength.IEEEtransactionsoncybernetics,49(3),1047-1056.
[2]Li,W.,Yuan,J.,&Zhang,X.(2019).Optimalwirelesslocalizationsystemdesignusingdeeplearning.IEEETransactionsonMobileComputing,18(9),1999-2011.