【摘 要】
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将模糊神经网络FNN应用于基于RFID技术的室内定位系统IPS,提出一种基于模糊神经网络的RFID室内定位算法,算法将参考标签数据作为神经网络的训练样本,建立“标签接收信号强度
【机 构】
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南开大学计算机与控制工程学院,天津市智能机器人技术重点实验室,中国民航大学理学院,
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将模糊神经网络FNN应用于基于RFID技术的室内定位系统IPS,提出一种基于模糊神经网络的RFID室内定位算法,算法将参考标签数据作为神经网络的训练样本,建立“标签接收信号强度与标签读写器间距离RSSI-DIST”的映射模型,然后利用最小二乘解确定目标的位置坐标.同时,对比了传统BP神经网络和FNN网络在建模和定位中的性能.在仿真和硬件平台测试中,模糊神经网络都要比BP表现出更优异的性能,表明基于模糊神经网络的算法更适合于IPS系统.
The fuzzy neural network FNN is applied to indoor location system (IPS) based on RFID technology. An RFID indoor location algorithm based on fuzzy neural network is proposed. The algorithm uses the reference label data as a training sample of neural network to establish “label received signal strength and label The distance between readers and RSSI-DIST ”, and then use the least squares method to determine the position coordinates of the target.Meanwhile, the performance of traditional BP neural network and FNN network in modeling and positioning is contrasted.In simulation and hardware In the platform test, the fuzzy neural network has better performance than BP, which shows that the algorithm based on fuzzy neural network is more suitable for IPS system.
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