基于BP神经网络的可见光成像通信列车定位方法

基于通信的列车控制（CBTC）系统的列车定位功能在保障列车安全运行方面具有重要作用。为了提高列车定位的实时性和准确性,依据地铁隧道内LED光源固有的布置方式,提出了一种基于BP神经网络（BPNN）和可见光成像通信相结合的列车定位算法。首先,在光条纹码调制时将不同的特征变量引入身份识别（ID）信息中,使用BPNN对LED-ID信息分类识别,得到LED光源的位置信息,并通过惯性测量单元（IMU）获取相机成像时的姿态角;然后,结合图像传感器（IS）和LED光源之间的几何关系求出二者的相对位置,得到列车的位置坐标;最后,通过仿真实验验证了所提定位算法的有效性。研究结果表明：静态实验中的平均定位误差为2.31 cm,动态实验中的平均定位误差小于5 cm,而且所提定位算法仅需单个LED光源通信,平均定位时间为51.34 ms。所提方法提高了列车定位的实时性和精度,可以作为现有列车定位方法的补充。     

基于Elman神经网络的室内定位算法

针对传统室内定位算法精度较低的问题,提出一种基于Elman神经网络的室内定位算法。使用Elman神经网络进行指纹库插值扩充,完备指纹库,两者结合减少定位误差,并对该算法模型进行了实验验证。实验结果表明：在0.8 m×0.8 m×0.8 m环境中,所提算法的平均定位误差为4.6 cm,满足室内定位对于精度的要求。     

基于BPNN-MLR的室内可见光定位算法

针对传统位置指纹算法存在定位精度低和计算复杂度高等问题,文章提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多元线性回归(MLR)的单发光二极管(LED)室内定位算法.首先,利用3个水平光电探测器(PD)作为接收器接收光功率,待测点位于接收器的中心;然后根据接收到的光功率向量,利用BPNN确定待测点粗略的位置范围;最后以该...     

基于采用天牛须搜索算法优化神经网络的可见光室内定位方法

针对基于神经网络的可见光室内定位技术存在训练速度慢、泛化能力弱而导致定位精度不高的问题,提出采用天牛须搜索(BAS)算法优化神经网络的可见光定位方法,搭建了 0.8 m×0.8 m×0.8 m的实测模型.该方法使用BAS算法优化神经网络的连接权重矩阵,拟合了室内无线信道参数,实现室内定位.仿真与实验结果表明:该方法仿真...     

基于双BP神经网络的室内可见光定位算法

为提高室内可见光定位的精度,提出了一种基于双反向传播(BP)神经网络的单发光二极管(LED)灯室内定位算法.首先在定位区域内使用BP神经网络确定待测目标粗略的位置范围,然后以该位置范围为限制条件,再次使用BP神经网络实现更精确的定位.室内定位系统采用单个LED灯作为发射器,3个水平光电探测器作为接收器接收光功率,避免了...     

基于BP神经网络的红外测温系统温度标定方法

介绍了红外测温系统温度标定方法和BP算法神经网络,将BP算法神经网络应用于温度标定物理实验中的灰度与温度的特性曲线拟合,并在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP算法神经网络拟合实验曲线的优越性,其拟合精度远高于最小二乘拟合,为测温数据的软件处理提供了新的方法。     

基于MIMO-OFDM的室内可见光通信降噪研究

解决阴影效应和多径效应一直是研究可见光通信系统的关键.提出利用MIMO(Multi Input Multi Output)技术扩大通信过程中信号传输的信道容量,配合LED的高强度光线,实现室内光照的大面积覆盖和抗阴影能力.而OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)...     

基于RSS的室内可见光差分修正定位算法

可见光通信技术是利用白光LED同时实现照明和通信的新型通信技术,为室内定位技术提供了新的可能.针对可见光通信中接收信号强度RSS随机波动较大的问题,提出一种基于RSS的改进的差分修正定位算法,通过将各个参考节点分别作为差分修正参考节点进行定位修正,规避了设定参考节点权重过大的问题.该定位算法有效地提高了室内定位精度,无需增加额外硬件设备,计算量小,容易实现.仿真结果表明,该定位算法在5m×5m×3m的空间区域中能够实现约15 cm的平均定位误差性能.     

基于可见光的自适应混合蛙跳定位算法

可见光通信具有绿色、节能、成本低等优点,比较适合应用于室内定位。提出一种基于可见光通信的自适应混合蛙跳室内定位算法,该算法通过到达时间(TOA)算法和最小二乘算法进行初始定位,得到未知定位点的估计位置解集,再利用自适应混合蛙跳算法搜索未知定位点的最优位置。该算法具有较强的全局搜索能力,不易陷入局部最优,能够得到较高精度的定位结果。仿真结果表明,该算法比传统TOA定位算法的定位误差小,说明该算法提高了室内定位的精度。     

基于室内可见光的通信系统性能优化分析

阐述可见光通信特点,基于发光二极管为核心的新型无线光通信技术。探讨影响白光LED传输性能的因素,白光LED传输性能的关键技术,从而提升白光LED传输性能。     

基于PSO-BP神经网络的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络定位的基本功能问题。提出一种将PSO算法和BP神经网络相结合对RSSI在测距阶段测得的距离数据进行优化的算法。该算法将PSO算法作为BP神经网络的学习算法,缩短了BP神经网络的训练时间,并加快算法的收敛速度。通过仿真,定位精度较其他算法得到了明显提高,最高可达27.3%。     

基于BP神经网络的Ad Hoc网络通信能力评估

针对Ad Hoc网络特点,建立了效能评估指标体系,简要分析了指标选取的理由。然后阐述了利用BP神经网络评估网络通信能力的基本设想。构建了BP神经网络模型,分析了样本的录用和训练过程,当训练精度达到要求后,再运用BP神经网络对几种典型分簇算法构建网络的通信能力进行了评估。     

基于BP神经网络的嘴型分类算法

针对传统嘴型分类中医生肉眼观察主观性大且无法量化等问题,文中提出一种嘴型分类算法。该算法在人脸特征点标定ASM的基础上,提取嘴型模板,经过一系列旋转、二值化以及重采样构建特征向量,然后利用BP神经网络进行训练完成嘴型分类。实验结果表明,该算法可以实现较为准确的嘴型分类,对临床医疗整形具有一定的参考价值。     

多层前向神经网络的一种改进BP算法

在介绍传统BP算法的基础上,提出了一种改进算法,该算法通过对权值调节量的修改,提高了网络训练过程效率。最后,通过仿真结果可以看出,这种算法改进了BP算法的训练过程。     

基于BP神经网络的引线键合模型

提出了一种基于BP神经网络的新建模方法.利用MATLAB神经网络函数建立网络,通过组合不同参数,将50组训练样本输入网络多次训练,比较结果误差及训练步数、时间,确定了最佳网络结构及参数设置值,建立了引线键合模型.采用训练样本外的10组实验数据对模型进行验证,分析多种误差.验证结果表明,该方法对建立引线键合模型是有效的、可行的,有着较高的精确度.     

融合神经网络和指纹的可见光定位算法研究

针对人们对室内定位需求的不断提高,以及现有室内定位算法定位精度不高等问题,提出了一种融合神经网络和可见光指纹的室内高精度定位算法。该算法利用反向传播神经网络(BPNN)确定待测目标的粗略位置,并以其预测坐标和最大误差作为约束条件,进行指纹匹配以确定待测目标精确位置。仿真结果表明,该算法平均定位误差为1.5cm,具有一定的应用价值。     

基于GA-BP神经网络的人脸检测

传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。     

基于BP神经网络的成本预测

分析了人工神经网络解决成本预测的可能性。介绍了BP神经网络用于非线性预测的基本原理和算法步骤。采用matlab试验方法,对某企业总产量与总成本进行仿真,对比了回归分析法和BP神经网络的预测结果。实验结果表明,BP神经网络预测算法具有较高的预测精度。     

一种基于BP网络的星图识别算法

为了提高星图识别算法的抗噪性能,提出一种基于逆向传播(Back Propagation,BP)网络的识别算法。该算法通过将星图转换成“0”、“1”和“2”的网格矩阵,提取行列数值和星数形成匹配向量,利用多个BP识别子网进行训练完成匹配识别。通过仿真试验得出以下结论:对星等位置和星等添加噪声,当位置噪声标准偏差为2像素时,BP网络算法的识别率和识别时间相对传统栅格算法分别提高2%和60ms,对噪声有较强抗干扰能力,表明BP网络算法具有更快的识别速度。