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基于RBF神经网络的泰勒级数展开定位算法.pdf

计算机工程与应用 , ( ) 245 Computer Engineering and Applications 2009 45 15 基于RBF 神经网络的泰勒级数展开定位算法 张宝军,毛永毅 , ZHANG Bao-jun MAO Yong-yi 西安邮电学院电子与信息工程系,西安 710061 , ’ , ’ , Deptartment of Electronic and Information Xi an University of Post and Telecommunications Xi an 710061 China : E-mail zbj@ , ZHANG Bao -jun MAO Yong -yi.Taylor -series expansion location algorithm based on RBF neural network .Computer , , (): Engineering and Applications 2009 45 15 245-248. : ( ) , Abstract In Line-Of-Sight LOS environment Taylor-series expansion location algorithm has goodish location accuracy.But in ( ) , ’ Non-Line-Of-Sight NLOS environment location accuracy of Taylor s algorithm degrades greatly.In order to mitigate the effect of , NLOS propagation a Taylor -series expansion location algorithm based on the RBF neural network is proposed.The fast study and , non-linear approach capacity of the neural network is made use of to correct the error of NLOS propagation then position is ’ ’ calculated by Taylor s algorithm.The simulation results indicate that the effect of NLOS propagation is mitigated by Taylor s al- gorithm based on the RBF neural network.Its location accuracy is significantly improved and the performance of this algorithm is ’ , ’ ’ better than that of Taylor s algorithm Chan s algorithm and LS s algorithm

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