【摘 要】
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室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响，传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差，导致测
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室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响，传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差，导致测距定位误差较大；而利用传统的神经网络进行传播损耗模型训练则存在所需训练样本过多、硬件采集工作量大等缺点。针对以上问题，提出在变密度采样模式下的基于灰色理论与RBF神经网络相结合的传播损耗模型训练方法。基于灰色理论，利用少量样本预测得到更多样本，并与部分原始样本共同重组样本数据进行RBF网络的训练，以构建传播损耗模型。实验结果表明，该方法可以利用
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