一种基于自适应遗传算法优化参数神经网络的位置估计方法

摘要

本发明涉及一种基于自适应遗传算法优化参数神经网络的位置估计方法，属于室内定位领域，包括S1：在布置有Wi‑Fi区域内均匀设置参考点，随机设置测试点，采集信道状态信息处理得到位置向量；S2：确定神经网络拓扑结构，输入所有位置向量，通过BPNN得到满足条件的神经网络初始权值和阈值，利用参考点位置坐标构成的理想输出矩阵和BPNN的输出矩阵来计算该组参数的适应度；S3：重复直到得到G组参数及其适应度，将各组参数编码为个体，基于自适应遗传算法得到最优参数；S4：将最优参数作为神经网络的初始参数，把所有测试点的位置向量输入神经网络，正向传播后得到测试点的估计位置坐标。本发明提高了定位精度。