计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (15): 245-248.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.15.071
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张宝军,毛永毅
ZHANG Bao-jun,MAO Yong-yi
摘要: 泰勒序列展开定位算法在视距(LOS)环境下有着较好的定位精度,但是在非视距(NLOS)环境下,泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降。为了减小NLOS传播的影响,提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开定位算法。利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正,再利用泰勒序列展开定位算法进行定位。仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于泰勒序列展开定位算法、Chan算法和LS算法。