典型文献
基于采用天牛须搜索算法优化神经网络的可见光室内定位方法
文献摘要：
针对基于神经网络的可见光室内定位技术存在训练速度慢、泛化能力弱而导致定位精度不高的问题,提出采用天牛须搜索(BAS)算法优化神经网络的可见光定位方法,搭建了 0.8 m×0.8 m×0.8 m的实测模型.该方法使用BAS算法优化神经网络的连接权重矩阵,拟合了室内无线信道参数,实现室内定位.仿真与实验结果表明:该方法仿真时的平均定位误差不超过3.42 cm,比神经网络训练速度提升40％;实验时,在高度h=0.25 m的平面测得平均定位误差不超过4.0 cm.
文献关键词：
可见光通信;室内定位;神经网络;天牛须搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
赵黎;刘海涛;陈俊波
作者机构：
西安工业大学 电子信息工程学院,西安710021
文献出处：
引用格式：
[1]赵黎;刘海涛;陈俊波-.基于采用天牛须搜索算法优化神经网络的可见光室内定位方法)[J].光通信技术,2022(02):1-7
A类：
B类：
天牛须搜索算法,算法优化,优化神经网络,定位方法,室内定位技术,技术存在,训练速度,速度慢,泛化能力,定位精度,BAS,可见光定位,实测模型,权重矩阵,无线信道,信道参数,平均定位误差,比神,神经网络训练,可见光通信
AB值：
0.309888
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