针对传播路径损耗模型的参数,极易受室内障碍物等环境因素影响,导致定位精度低的问题.利用RBF(径向基函数)神经网络算法替代损耗模型,拟合RSSI(接收信号强度)值与距离的关系.采集室内RSSI值和其对应的距离值的实测数据,利用实测数据训练RBF神经网络,建立RSSI-距离拟合模型;利用拟合模型将经过处理的RSSI值转换为距离值,并将距离值按从小到大排序;取前3个离定位节点较近的固定节点的信息,进行加权质心定位计算.研究结果表明:RBF算法的定位精度比路径传播损耗模型算法提高了34.5%,且略高于BP算法的定位精度.在相同的室内环境下,RBF算法能更好地克服环境因素对距离计算的干扰,提高室内定位的精度和稳定性.
