基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法

摘要

本发明属于无线通信与室内定位技术领域，公开了一种基于谱聚类和加权反向传播神经网络的3D室内定位方法，其分为线下阶段与线上阶段：线下阶段用谱聚类将参考点分成NC个簇，在每个簇中，用接收信号强度和相应的位置信息训练一个反向传播神经网络模型；线上阶段采用加权BPNN算法估计待测点的位置，确定待测点指纹在每个簇中的权重，利用训练好的NC个BPNN模型得到NC个坐标，用NC个坐标加权估计待测点的位置。本发明降低了设备复杂度以及布设成本；提供更高的定位精度与定位稳定度，减少了训练时间。