【摘 要】
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针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法。所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位。利用核主成分分析K-means (KPCA-K-means )聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值。通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模
【机 构】
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吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林吉林132022
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针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法。所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位。利用核主成分分析K-means (KPCA-K-means )聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值。通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优。仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为-28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1 m。因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点。
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