[发明专利]基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法有效
| 申请号： | 201710802711.4 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN107727095B | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 盛敏;彭琳琳;刘俊宇;李建东;张琰;厚丹妮;郑阳;刘伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪;何畏 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明属于无线通信与室内定位技术领域，公开了一种基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法，其分为线下阶段与线上阶段：线下阶段用谱聚类将参考点分成N |
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| 搜索关键词： | 基于 谱聚类 加权 反向 传播 神经网络 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
一种基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法，其特征在于，所述基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法包括线下阶段和线上阶段；所述线下阶段用谱聚类将参考点分成NC个簇，在每个簇中，用接收信号强度和相应的位置信息训练一个反向传播神经网络模型；所述线上阶段采用加权BPNN算法估计待测点的位置，确定待测点指纹在每个簇中的权重，利用训练好的NC个BPNN模型得到NC个坐标，用NC个坐标加权估计待测点的位置。
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