【摘 要】
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针对传统的接收信号强度指示（RSSI）测距算法过于依赖经验或测距环境从而导致测距精度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的测距算法。为了减小复杂测距环境下,由多径效应、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61701286）, 山东省自然科学基金资助项目（ZR2017MF047,ZR2015FL003）
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针对传统的接收信号强度指示（RSSI）测距算法过于依赖经验或测距环境从而导致测距精度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的测距算法。为了减小复杂测距环境下,由多径效应、非视距传输等因素造成的RSSI信号波动,通过多次测量RSSI信号来构建RSSI样本数据。将RSSI样本数据集作为输入训练卷积神经网络,并通过该网络对实时捕获的RSSI信号进行特征提取,从而估计节点之间的距离。实验结果表明：与传统RSSI测距算法相比,该算法显著提高了测距精度。
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