摘  要： 對(duì)于傳統(tǒng)的對(duì)移動(dòng)臺(tái)的定位，提出了一種基于粒子群（PSO）優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。這一PSO-BP算法首先利用PSO對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)及參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，再利用改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非視距誤差（NLOS）進(jìn)行修正，最后利用算法LS進(jìn)行移動(dòng)臺(tái)的定位。仿真結(jié)果表明，該基于PSO的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法尋優(yōu)效果穩(wěn)定，預(yù)測(cè)誤差小，具有可行性。
關(guān)鍵詞： 粒子群；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；NLOS誤差；定位算法

    現(xiàn)有的蜂窩網(wǎng)無(wú)線定位系統(tǒng)包含了基于移動(dòng)臺(tái)的無(wú)線定位、基于移動(dòng)通信的無(wú)線定位等。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道環(huán)境復(fù)雜多變，尤其是在市區(qū)受阻礙物引起的多徑干擾和非視距NLOS誤差極大地影響了定位精度。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)速率快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)來(lái)修正NLOS誤差，但是傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)存在很大的缺點(diǎn)，容易陷入局部最小值，需要優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于提升無(wú)線定位精度。
    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前向型反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在反向傳播的算法中通過(guò)改進(jìn)的PSO合理迭代確定。參考文獻(xiàn)[1-2]利用基站的坐標(biāo)通過(guò)定義殘差函數(shù)，對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行加權(quán)得到移動(dòng)臺(tái)的位置，參考文獻(xiàn)[3]提出了迭代次數(shù)更少，收斂速度更快的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，參考文獻(xiàn)[4]提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)NLOS誤差的修正。本文結(jié)合粒子群優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，利用了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和粒子群的跟蹤遍歷迭代尋找最優(yōu)解，修正NLOS誤差之后，再通過(guò)測(cè)量值TDOA使用LS算法進(jìn)行位置估計(jì)。跟蹤仿真驗(yàn)明該定位算法有較高的精度。



            輸入向量為：
            P=[TDOA21，TDOA31，TDOA41，TDOA51，

    圖3為在不同的測(cè)量誤差下本文算法與其他常用算法的跟蹤比較結(jié)果。隨著測(cè)量誤差的增加，幾種算法的定位性能都有一定程度的降低。從定位效果上看，本文算法有較好的穩(wěn)定性能，明顯優(yōu)于BP算法和LS算法。說(shuō)明PSO-BP對(duì)于誤差的增大有較好的適應(yīng)性。

    圖4為在不同小區(qū)服務(wù)半徑下本文算法與其他常用算法的跟蹤比較結(jié)果，縱坐標(biāo)為各個(gè)算法跟蹤結(jié)果的均方誤差值。由于半徑的增加，BS和MS之間的距離有所增大，導(dǎo)致NLOS誤差增加，所以定位精度下降。由圖看出，本文PSO-BP算法在不降低BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的情況下具有更好的穩(wěn)定性。

    本文將粒子群算法應(yīng)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TDOA定位算法中，該算法結(jié)合了粒子群收斂速度快及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特性等優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)NLOS誤差的修正最終利用LS算法進(jìn)行位置估計(jì)。仿真結(jié)果表明，本文算法定位精度高，性能穩(wěn)定，收斂速度快，與其他算法相比有較高的辨識(shí)精度，證明了該算法的有效性和可行性。
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