基于改进ELM的计量终端定位算法仿真

摘要

为了提升计量资产的管理水平,实现计量资产的精细化管理,提出一种基于基站定位信息的计量终端定位算法。算法首先通过多次测量,获得待定位地点的RSSI信息,同时对测量信息进行滤波后构建自相关矩阵,利用主分量分解算法对自相关矩阵进行特征提取,选取较大特征值对应的特征向量作为ELM神经网络的训练数据,并将训练好模型用于计量终端位置的定位估计。仿真结果表明,与传统的基于神经网络的定位算法相比,提出的算法具有收敛快、抗干扰强的特点,算法定位精度可以达到2米左右,定位的精确性达到了98%。