作者：卞国龙; 黄海松; 王安忆; 于凯华无线传感器网络定位算法测量误差bp神经网络粒子群优化路径损耗模型
摘要：在研究现有定位算法的基础上,针对基于接收信号强度指示（RSSI）定位模型中的参数易受环境影响等问题,提出了一种新型的粒子群优化（PSO）算法与后向传播（BP）神经网络相结合的算法。BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值,易形成局部极值,同时学习次数较多,需先通过粒子群算法进行优化。为了提高定位精度,首先采用速度常量法滤波处理,然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,并分析算法的性能。试验中隐层节点个数采用试错法,从12到19变化,以确定合适数目。实验结果表明,与一般加权算法和传统BP算法相比,改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响,同时可使25 m内最小定位误差小于0.27 m。
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