【摘 要】
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针对在室内无线定位中采用加权质心定位法时精度较低且难以克服信号不稳定的问题，提出改进的BP神经网络方法。以接收信号强度（RSSI)为输入、二维平面坐标为输出建立网络结构，网
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61101209);上海市自然科学基金项目(11ZR1426600);上海师范大学一般科研项目(DYL201406);上海师范大学重点学科基金项目(DZL126)
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针对在室内无线定位中采用加权质心定位法时精度较低且难以克服信号不稳定的问题，提出改进的BP神经网络方法。以接收信号强度（RSSI)为输入、二维平面坐标为输出建立网络结构，网络的初始权值和阈值用思维进化算法优化，并用边长3m的正方形区域内的196个样本数据训练。实验结果表明，在27个预测点上可达到定位精度0.1m。相比于BP网络以及BP网络和遗传算法的结合算法,该定位方法训练收敛时间短，定位结果稳定。
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