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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:
-
**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。
-
**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。
-
**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。
-
**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].
[2] 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:202011396417[P][2024-03-08].
[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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[5] 王成蓉.基于神经网络的UWB定位算法设计[J].电脑知识与技术:学术版, 2019, 15(10X):2.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2019-30-089.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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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