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2017-05-06 发布于河南
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RSSI融合 RBF改善测距精度的研究

２０１４３机床与液压Ｍａｒ２０１４年月４２５第卷第期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ４２Ｎｏ５ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１－３８８１２０１４０５０１８ＲＳＳＩ融合ＲＢＦ改善测距精度的研究路继军，马松龄，贾昭（西安建筑科技大学机电工程学院，陕西西安７１００５５）摘要：由于室内环境中存在非视距和多径传输的影响，基于ＲＳＳＩ的测距技术的测距误差比较大。针对这个问题，提出一种采用ＲＢＦ前馈神经网络补偿ＲＳＳＩ测距受外部环境影响而引起误差的方法，详细介绍了如何利用ＲＢＦ神经网络数据融合方法补偿ＲＳＳＩ测距传感器误差的实现方法，给出了该方法在室内测距中的应用实例。实际应用表明：该补偿方法明显提ＲＳＳＩ高了测距的精度，适用于高精度要求或复杂环境下的测距。ＲＳＳＩＲＢＦ关键词：传感器；神经网络；测距精度中图分类号：ＴＮ９８　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００１－３８８１（２０１４）５－０６３－３ＳｔｕｄｙｏｎＲａｎｇｉｎｇＡｃｃｕｒａｃｙＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＲＳＳＩＦｕｓｉｎｇＲＢＦＬＵＪｉｊｕｎ，ＭＡＳｏｎｇｌｉｎｇ，ＪＩＡＺｈａｏＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＸｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（，，，）ＸｉａｎＳｈａａｎｘｉ７１００５５Ｃｈｉｎａ　　Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＲａｎｇｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎＲＳＳＩｈａｓｑｕｉｔｅｌａｒｇｅｒａｎｇｉｎｇｅｒｒｏｒ，ｓｉｎｃｅｔｈｅｒｅａｒｅｅｘｉｓｔｉｎｇｉｍｐａｃｔｓｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｉｎｄｏｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｍｕｌｔｉｐａｔｈｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍａｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇＲＢＦｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｃｏｍ ，ｐｅｎｓａｔｅＲＳＳＩｒａｎｇｉｎｇｅｒｒｏｒａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｈｏｗｔｏｔａｋｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｄａｔａｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｔｈｅＲＳＳＩｒａｎｇｉｎｇｓｅｎｓｏｒｅｒｒｏｒｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｉｎｄｏｏｒｒａｎｇｉｎｇｉｎｓｔａｎｃｅｗａｓｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅｐｒａｃｔｉ ｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｉｔｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒＲＳＳＩｒａｎｇｉｎｇｗｉｔｈｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｒｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＲＳＳＩｓｅｎｓｏｒｓ；ＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；Ｒａｎｇｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ　　基于ＲＳＳＩ（ＲａｄｉｏＳｉｇｎａｌＳ