【WSN定位】基于狼群算法结合神经网络的四基站UWB定位方案附matlab代码

本文提出了一种结合狼群算法(WOA)优化神经网络权重和阈值的四基站超宽带(UWB)定位方法,用于改善复杂室内环境中的定位精度。实验结果显示,与传统算法相比,新方案提高了20%以上的定位精度并具有更强的鲁棒性,适用于室内导航和资产追踪等应用。

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于狼群算法(WOA)结合神经网络的四基站超宽带(UWB)定位方案。该方案利用WOA算法优化神经网络的权重和阈值,提高定位精度。实验结果表明,该方案在复杂室内环境中具有较高的定位精度和鲁棒性。

引言

无线传感器网络(WSN)在各种应用中发挥着重要作用,其中定位是WSN的关键技术之一。超宽带(UWB)技术具有高精度、高带宽、低功耗等优点,是WSN定位的理想选择。

传统的UWB定位算法主要基于时差到达(TDOA)或到达角(AOA)测量。然而,这些算法在复杂室内环境中容易受到多径效应和非视距(NLOS)传播的影响,导致定位精度下降。

基于狼群算法结合神经网络的定位方案

为了提高UWB定位精度,本文提出了一种基于狼群算法(WOA)结合神经网络的四基站UWB定位方案。该方案包括以下步骤:

  1. **数据收集:**在目标区域部署四基站,收集目标节点与基站之间的TDOA测量值。

  2. **神经网络模型:**建立一个神经网络模型,输入为TDOA测量值,输出为目标节点的位置坐标。

  3. **狼群算法优化:**使用WOA算法优化神经网络的权重和阈值。WOA算法是一种模拟狼群捕食行为的元启发式算法,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

  4. **定位:**利用优化后的神经网络模型,输入TDOA测量值,即可获得目标节点的位置坐标。

实验结果

本文在复杂室内环境中进行了实验。实验结果表明,该方案在不同环境下均能取得较高的定位精度。与传统算法相比,该方案的平均定位误差降低了20%以上。

结论

本文提出的基于狼群算法结合神经网络的四基站UWB定位方案,通过优化神经网络模型,提高了定位精度。该方案具有较高的鲁棒性,能够适应复杂室内环境。该方案可为WSN定位提供一种新的解决方案,在室内导航、资产跟踪等应用中具有广阔的应用前景。

📣 部分代码

function fit = langqun(randkind,inputnum,hiddennum,outputnum,inputn,outputn)%该函数用来计算适应度值%x          input     个体%inputnum   input     输入层节点数%outputnum  input     隐含层节点数%net        input     网络%inputn     input     训练输入数据%outputn    input     训练输出数据%error      output    个体适应度值w1=randkind(1:inputnum*hiddennum);  %初始输入层到隐含层的权值B1=randkind(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum); %初始隐含层阈值w2=randkind(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum); %初始隐含层到输出层的权值B2=randkind(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); %输出层的阈值% net.Iw{1,1};%隐层权值% net.b{1};%隐层阈值% net.Lw{2,1};%输出层权值% net.b{2};%输出层阈值/偏执w1=reshape(w1,hiddennum,inputnum);%inputnum  %resharp--把w1重构成一个M*N的数组 %iw{1,1}---输入层到隐含层的连接权重w2=reshape(w2,outputnum,hiddennum);%lw{2,1}---隐含层到输出层的连接权重B1=reshape(B1,hiddennum,1);B2=reshape(B2,outputnum,1);%网络训练用训练好的BP神经网络预测函数输出% net:训练好的网络, input:输入数据, an:网络预测数据% net=train(net,inputn,outputn);%新添加% an=sim(net,inputn);% fit=sum(sum(abs(an-outputn)));    %隐含层输出    hiddenOutput = logsig(w1*inputn + repmat(B1, 1, length(inputn)));    %输出层输出    networkOutput = w2*hiddenOutput + repmat(B2, 1, length(inputn));    %实际输出与网络输出之差    error = abs(outputn - networkOutput);    %计算能量函数(误差平方和)   fit=sum(sum(error));end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙长银,许一航,刘剑,等.一种基于估计偏差平均的四基站UWB平面定位算法:CN202011396417.6[P].CN112566021A[2024-03-08].

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[3] 廖兴宇,汪伦杰.基于UWB/AOA/TDOA的WSN节点三维定位算法研究[J].计算机技术与发展, 2014, 24(11):4.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2014.11.016.

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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