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基于BP神经网络的RFID室内定位算法研究

于 2022-09-18 发布 文件大小:1.97 MB
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资源描述:针对室内物体或者人员使用主动式射频识别(RFID)技术问题,设计了适用于室内环境的定位算法。传统的RFID室 内定位算法由于室内环境复杂多变,路径损耗系数很难准确估计,定位精度不高。为解决上述问题,提出一种采用BP神经 网络的RFID室内定位算法,算法引入参考标签辅助定位,利用BP神经网络建立场强信号转化模型。在模型中输入接收信 号强度值,输出路径损耗系数,网络模型提高了路径损耗系数的准确性,再利用距离一损耗模型实现精确定位,从而减小定位 误差。与传统的RFID定位算法比较,仿真和实验结果表明,改进算法的定位精度有显著的提高,可用于仓库、监狱、超市等 室内环境。

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    能运算的函数: sin,cos,tg,ctg,e^,pow(x,y),cosh,sinh,tgh,log10,ln,sqrt,arcsin,arccos, 运算方式: +,-,*,/,绝对值(“[ ]”),^,!, 输入规则: 用键盘或按钮都可,输入完按回车运算,(光标要在最后) sin(21-32)/(12-43) 4(323-4343) 4*(323-4343) e^2-sin3-3^4,(不要输入pow(3,4)) //有无*都可 2*3^4是(2*3)^4 而不是2*(3^4) 也就是要用x^y就要一定要(x^y)加上一个括号 [3-4]是求3-4的绝对值不是中括号 -performance computing functions : sin, cos, tg, rays, e ^, pow (x, y), cosh, sinh, tgh, log10, ln, sqrt, Simulation, arccos computational methods : absolute ,-,*,/, ( "[]"),^,!, importation rules : a keyboard or buttons which can be imported by the transport operator End (cursor to the final) sin (21-32)/(12-43) 4 (323-4343) 4* ( 323-4343), e ^ 2- KF-3 ^ 4 (do not enter pow (3,4))//* there can be 2* 3 ^ 4 is (2* 3) ^ 4 rather than 2* (3 ^ 4) was needed x ^ y must have (x ^ y) with a brackets [3-4] is the pursuit of 3-4 is not the absolute value of the brackets
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