基于Elman神經網絡的室內定位算法_陳俊波.pdf

《基于Elman神經網絡的室內定位算法》講解了針對傳統室內定位算法精度較低的問題，提出了一種新的基于Elman神經網絡的室內定位方法。文章指出，傳統定位算法在商場、醫院等室內環境中因受電磁干擾和建設成本等因素限制，難以滿足高精度需求。而基于可見光通信（VLC）技術的室內可見光定位系統具有頻譜資源豐富且不受電磁干擾的優勢，成為研究熱點。該文采用Elman神經網絡進行指紋庫插值擴充，通過增加指紋數據庫的密度來提高定位準確性。具體來說，利用Elman神經網絡的時間序列預測能力，對指紋數據進行插值處理，使得原本稀疏的指紋庫變得更加完整，從而有效減少了定位誤差。實驗結果顯示，在0.8米乘以0.8米的空間范圍內，該算法平均定位誤差僅為4.6厘米，達到了較高精度水平，能夠滿足大多數室內應用場景下的定位需求。

《基于Elman神經網絡的室內定位算法》適用于需要精確室內定位服務的行業領域，特別是那些依賴于高精度位置信息進行運作或優化管理的場合。這包括但不限于大型商業綜合體、醫療機構、倉儲物流中心以及博物館、圖書館等公共場所。對于這些場所而言，準確的位置信息服務不僅有助于提升用戶體驗，如為顧客提供精準導航指引，還能用于資產追蹤、人員調度及安全管理等方面。此外，該算法也適合科研機構和技術開發者參考使用，為其開發更先進的室內定位解決方案提供了理論依據和技術支持。