基于PSO-Elman算法的校园人员室内定位技术研究

摘要

室内人员定位对于校园公共安全至关重要。文章根据室内无线接入点的关联性,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)和Elman神经网络的算法。采用接入点(AP)和未知节点的质心信息与跳数信息作为Elman神经网络的输入值,通过Elman神经网络进行训练,最终得到未知节点的预测位置。仿真结果表明,该算法的定位误差明显小于传统的TOA、AOA、RSSI等定位方法,定位精度得以大幅提升。