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基于接收信号强度指示(RSSI)的移动目标定位和跟踪常采用三边或角度测量定位技术。尽管该技术简单,易实施,但由于RSSI值与距离间的非线性关系,它们容易导致较大的定位误差。通用回归神经网络(GRNN)能够快速训练稀疏数据集。提出基于GRNN的移动目标跟踪(GMTT)算法,该算法依据GRNN处理RSSI与目标位置间的非线性关系,利用卡尔曼滤波(KF)修正目标位置。仿真实验结果表明,相比于RSSI+KF,GMTT算法可以有效地降低目标定位的根均方误差。