【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

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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：

**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