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基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法
1
作者
王琪
孟祥艳
赵黎
《光通信技术》
北大核心
2024年第2期30-35,共6页
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神...
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神经网络进行预测,实现了图像与RSS之间的优势互补,最后对定位算法进行了验证。实验结果表明,经过优化的多源信息融合定位算法较单一RSS定位算法的定位精度提高了9.4%。
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关键词
可见光
室内定位
多源信息融合
颜色矩
神经网络
径向基函数
特征提取
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题名
基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法
1
作者
王琪
孟祥艳
赵黎
机构
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《光通信技术》
北大核心
2024年第2期30-35,共6页
基金
陕西省科技厅一般项目-工业领域(No.2020GY-054)资助。
文摘
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神经网络进行预测,实现了图像与RSS之间的优势互补,最后对定位算法进行了验证。实验结果表明,经过优化的多源信息融合定位算法较单一RSS定位算法的定位精度提高了9.4%。
关键词
可见光
室内定位
多源信息融合
颜色矩
神经网络
径向基函数
特征提取
Keywords
visible light
indoor position
multi-source information fusion
color momentn
neural networks
radial basis function
feature extraction
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法
王琪
孟祥艳
赵黎
《光通信技术》
北大核心
2024
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