基于Elman神经网络的室内定位算法_陈俊波.pdf

基于Elman神经网络的室内定位算法讲解了针对传统室内定位算法精度较低的问题，提出了一种新的基于Elman神经网络的室内定位方法。文章指出，传统定位算法在商场、医院等室内环境中因受电磁干扰和建设成本等因素限制，难以满足高精度需求。而基于可见光通信（VLC）技术的室内可见光定位系统具有频谱资源丰富且不受电磁干扰的优势，成为研究热点。该文采用Elman神经网络进行指纹库插值扩充，通过增加指纹数据库的密度来提高定位准确性。具体来说，利用Elman神经网络的时间序列预测能力，对指纹数据进行插值处理，使得原本稀疏的指纹库变得更加完整，从而有效减少了定位误差。实验结果显示，在0.8米乘以0.8米的空间范围内，该算法平均定位误差仅为4.6厘米，达到了较高精度水平，能够满足大多数室内应用场景下的定位需求。基于Elman神经网络的室内定位算法适用于需要精确室内定位服务的行业领域，特别是那些依赖于高精度位置信息进行运作或优化管理的场合。这包括但不限于大型商业综合体、医疗机构、仓储物流中心以及博物馆、图书馆等公共场所。对于这些场所而言，准确的位置信息服务不仅有助于提升用户体验，如为顾客提供精准导航指引，还能用于资产追踪、人员调度及安全管理等方面。此外，该算法也适合科研机构和技术开发者参考使用，为其开发更先进的室内定位解决方案提供了理论依据和技术支持。