摘  要： 對于傳統(tǒng)的對移動臺的定位，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對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的目標函數(shù)及參數(shù)進行優(yōu)化，再利用改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非視距誤差（NLOS）進行修正，最后利用算法LS進行移動臺的定位。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)無線定位系統(tǒng)包含了基于移動臺的無線定位、基于移動通信的無線定位等。移動通信網(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)簡單等優(yōu)點來修正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，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改進的PSO合理迭代確定。參考文獻[1-2]利用基站的坐標通過定義殘差函數(shù)，對定位結(jié)果進行加權(quán)得到移動臺的位置，參考文獻[3]提出了迭代次數(shù)更少，收斂速度更快的改進的粒子群優(yōu)化算法，參考文獻[4]提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對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，利用了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特點和粒子群的跟蹤遍歷迭代尋找最優(yōu)解，修正NLOS誤差之后，再通過測量值TDOA使用LS算法進行位置估計。跟蹤仿真驗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。說明PSO-BP對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，縱坐標為各個算法跟蹤結(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，通過對NLOS誤差的修正最終利用LS算法進行位置估計。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精度，證明了該算法的有效性和可行性。
參考文獻
[1] Wang Hongyan，Lan Yunfei，Pei Bingnan，et al.A Location algorithm based on TDOA under NLOS environment[J]. Computer Simulation，2007，24（9）：116-119.
[2] 張令文，談?wù)褫x.基于泰勒級數(shù)展開的TDOA定位新算法[J].通信學(xué)報，2007，28(6)：7-11.
[3] 侯志榮，呂振肅.基于MATLAB的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[J].計算機仿真，2003，10(20)：66-70.
[4] Mao Yongyi，Li Mingyuan，Zhang Baojun.Cellular localization  algorithm based on BP  neural network[J].Computer Engineering and Applications，2008，44(3)：60-63.
[5] 田雨剝，朱人杰，薛權(quán)祥.粒子群優(yōu)化算法中慣性權(quán)重的研究進展[J].計算機工程與應(yīng)用，2008，44(23)：39-41.
[6] 王麗，王曉凱.一種非線性改變慣性權(quán)重的粒子群算法[J]. 計算機工程與應(yīng)用，2007，43(4)：47-48，92.
[7] 王啟付，王戰(zhàn)江，王書.一種動態(tài)改變慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2010，19（2）：58-61.
[8] 沈?qū)W利，張紅巖，張紀鎖.改進粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2010，19(2)：58-61.
[9] 崔海青，劉希玉.基于粒子群算法的RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化算法[J].計算機技術(shù)與發(fā)展，2009，12(12)：117-119，169.
[10] BOCCADORO M，ANGELIS G D，VALIGI P.TDOA positioning in NLOS scenarios by particle filtering[J].2012，18(5)：579-589.
[11] 毛永毅，李明遠，張寶軍.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蜂窩無線定位算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2008，30(9)：1798-1880.