摘要
本发明提供了一种用于室内定位测距误差补偿的自适应位置控制方法,利用精密时间测量技术获取测距数据,并通过DNN神经网络进行距离误差修正,以提高室内定位的精度。此外,采用粒子群优化算法来寻找神经网络中的最优参数,进一步增强距离测量的准确性。修正后的测距数据被用作最新观测数据,输入到基于蜻蜓群智能算法改进的自适应粒子滤波定位算法中,以输出移动目标的准确位置信息。通过模拟自然界蜻蜓的行为,增强粒子多样性和分布合理性,从而显著提升定位精度。本发明在室内定位技术领域具有显著的技术进步和实质性特点,特别适用于智能导航等应用场景。
技术关键词
位置控制方法
测距误差
室内定位算法
误差补偿模型
群智能算法
粒子群算法
开发板
模拟自然界
粒子滤波定位
群智能优化算法
接收信号强度指示
噪声方差
准确位置信息
粒子群优化算法
室内定位技术
神经网络参数
数据
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多时间尺度
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