基于改进自调节粒子群神经网络的PSO-BP的UWB定位系统技术方案

本发明专利技术涉及室内定位领域，旨在结合粒子群优化算法（PSO）和反向传播算法（BP）以提高室内目标定位的准确度。传统BP神经网络在室内定位中容易受到局部最优解的干扰，导致定位精度不高且定位数据不可靠。为解决这些问题，本发明专利技术采用了改进的粒子群算法来优化神经网络的训练过程。与传统粒子群算法不同，本发明专利技术引入了非线性衰变的惯性权重，使得粒子在搜索空间中具有更好的探索能力，从而增强了参数学习的能力。本发明专利技术的核心思想在于将PSO算法与BP神经网络相结合，通过优化神经网络的权重和阈值，从而能够更准确地预测标签坐标，提高室内目标定位的准确度和可靠性。本发明专利技术在室内定位技术领域具有重要的应用价值。其创新之处在于采用非线性衰变的惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络，克服了传统方法的局限性，提高了定位准确度和数据可靠性。该发明专利技术为室内定位技术的进一步发展和应用提供了一种有效的解决方案。因此，本发明专利技术在室内定位领域具有广泛的应用前景和推广价值。

【技术实现步骤摘要】

专利技术结合了uwb定位技术、神经网络算法和粒子群算法，具体涉及到基于pso-bp神经网络的超宽带无线信号高精度定位方法设计。

技术介绍

1、在室内定位领域，特别是对于高精度定位要求的场景，wifi信号在室内环境中容易受到墙壁和障碍物的干扰和衰减，导致wifi定位的精度通常在几米到十几米之间，无法满足对高精度定位的需求，室内wifi网络通常较为拥挤，存在多个设备同时传输信号，容易造成信号干扰，影响定位准确性。实现rfid定位需要在室内环境中部署大量的rfid读取器和标签，安装和维护较为繁琐。rfid技术通常适用于小范围的室内定位，而且对于目标密集的场景可能导致标签冲突和干扰。蓝牙低功耗技术在低功耗方面有优势，但对于要求长时间稳定定位的场景，不仅能耗仍然是一个挑战，其定位精度相对较低，通常在几米到十几米之间，无法满足高精度定位的需求。相比其他高精度定位技术，uwb技术在低功耗方面也表现出色，适用于长时间稳定定位的应用场景。

2、基于uwb的定位算法有基于三边定位法、基于最小二乘法和基于神经网络的定位法，三边定位法和最小二乘法在面对复杂的室内环境时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进自调节粒子群优化的PSO-BP的UWB室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的PSO-BP的UWB室内定位方法，其特征在于，所述步骤S4中，衰减权重ωt，使粒子速度vi(t)在不同阶段得到自适应调节。

3.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的PSO-BP的UWB室内定位方法，其特征在于，所述步骤S5中，非线性优化策略对粒子搜寻过程中的学习因子进行不断调整，使c1、c2根据适应度值不断调整改进的非线性自调节算法。

4.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的PSO-BP的...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进自调节粒子群优化的pso-bp的uwb室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的pso-bp的uwb室内定位方法，其特征在于，所述步骤s4中，衰减权重ωt，使粒子速度vi(t)在不同阶段得到自适应调节。

3.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的pso-bp的uwb室内定位方法，其特征在于，所述步骤s5中，非线性优化策略对粒子搜寻过程中的学习因子进行不断调整，使c1、c2根据适应度值不断调整改进的非线性自调节算法。

4.根据权利要求1所述的基于改进自调节粒子群优化的pso-bp的uw...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘超杰，杨光，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：