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室内定位无线接收信号强度测距模型的研究 被引量:9
1
作者 毕京学 甄杰 郭英 《导航定位学报》 2014年第4期8-10,共3页
接收信号强度测距法易受室内复杂环境的影响,在许多研究和实际应用中,通常将路径损耗因子作为固定不变常量,增加了系统误差。分析了室内无线信号的传播特性,介绍了对接收信号强度测距模型,推导了最优拟合当前室内环境对数路径损耗模型... 接收信号强度测距法易受室内复杂环境的影响,在许多研究和实际应用中,通常将路径损耗因子作为固定不变常量,增加了系统误差。分析了室内无线信号的传播特性,介绍了对接收信号强度测距模型,推导了最优拟合当前室内环境对数路径损耗模型参数的计算公式,将自主建模的思想引入到基于接收信号强度的测量中进行了可行性探究。 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度 无线信号传播 测距模型 路径损耗因子
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基于接收信号强度指示的AP簇测距方法 被引量:1
2
作者 苏志刚 田泽宇 郝敬堂 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第7期1273-1284,共12页
对移动目标的高精度测距是室内定位的关键。室内环境中无线接入点(Access Point, AP)采集的移动目标设备的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)受阴影衰落波动严重。受到RSSI采集频率和目标机动能力的限制,AP... 对移动目标的高精度测距是室内定位的关键。室内环境中无线接入点(Access Point, AP)采集的移动目标设备的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)受阴影衰落波动严重。受到RSSI采集频率和目标机动能力的限制,AP采集到的RSSI样本量少,导致基于RSSI测距精度差。为提高基于RSSI对移动目标测距的精度,本文提出了基于RSSI的AP簇测距(AP Cluster Ranging, APCR)方法。该方法通过对多个AP进行位置约束组成AP簇采集移动目标设备的RSSI,在相同采集频率下可获得更多的RSSI样本。利用RSSI波动特点,使用最大值选取和Dixon检验相结合的方式从AP簇采集的RSSI样本中筛选出高质量的RSSI样本,以提高对移动目标的测距精度。仿真和实验结果表明,与传统RSSI处理方法相比,本方法在室内环境简单或复杂时都具有更高的测距精度,在少量RSSI采集次数下同样能保持较高精度,更能满足对移动目标测距的需求。 展开更多
关键词 室内定位 基于接收信号强度指示的测距 接收信号强度波动问题 无线接入点簇 移动目标
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考虑信号统计特征的神经网络室内测距方法
3
作者 王秀萍 蒋伟 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期139-146,共8页
针对现有神经网络测距方法易陷入局部极值而降低测距精度的问题,提出一种考虑信号统计特征的神经网络蓝牙室内测距方法:提出一种反馈-卡尔曼混合滤波算法进行数据预处理;并分析接收信号的传播特性,引入信号统计特征参数作为输入信号,构... 针对现有神经网络测距方法易陷入局部极值而降低测距精度的问题,提出一种考虑信号统计特征的神经网络蓝牙室内测距方法:提出一种反馈-卡尔曼混合滤波算法进行数据预处理;并分析接收信号的传播特性,引入信号统计特征参数作为输入信号,构建改进麻雀搜索算法优化的埃尔曼(Elman)神经网络(ISSA-Elman)测距模型。实验结果表明,该测距方法能够有效提高测距精度,平均测距误差约为15 cm。 展开更多
关键词 接收信号强度指示(RSSI) 混合滤波 埃尔曼(Elman)神经网络 麻雀搜索算法 室内测距方法
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改进的RSSI测距和定位算法 被引量:33
4
作者 万国峰 钟俊 杨成慧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4156-4158,共3页
分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点... 分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。 展开更多
关键词 无线传感器网络 高斯模型 接收信号强度指标测距 路径散逸指数 节点定位
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基于Voronoi图的无需测距的无线传感器网络节点定位算法 被引量:20
5
作者 王继春 黄刘生 +2 位作者 徐宏力 徐犇 李善亮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期119-125,共7页
将Voronoi图应用于无线传感器网络定位问题中,提出了VBLS(Voronoi diagrams based local-ization scheme)定位算法.它首先对接收到的anchor节点的接收信号强度(RSSI)从大到小进行排序,然后利用UDG图依次计算每个anchor节点的Voronoi区域... 将Voronoi图应用于无线传感器网络定位问题中,提出了VBLS(Voronoi diagrams based local-ization scheme)定位算法.它首先对接收到的anchor节点的接收信号强度(RSSI)从大到小进行排序,然后利用UDG图依次计算每个anchor节点的Voronoi区域,最后将所有Voronoi区域交集的质心输出作为定位结果.通过仿真将VBLS和另外两种无需测距的定位算法(W-Centroid和Centroid)进行了比较.仿真结果表明,对于anchor节点随机摆放的情况,VBLS的定位误差比Centroid和W-Centroid分别降低了18%和13%;对于anchor节点均匀摆放的情况,VBLS的定位误差比Centroid降低了7%,比W-Centroid增加了2%. 展开更多
关键词 节点定位 无线传感器网络 VORONOI图 接收信号强度 无需测距
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基于RSSI混合滤波和最小二乘参数估计的测距算法 被引量:42
6
作者 陶为戈 朱昳华 贾子彦 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1748-1753,共6页
针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估... 针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估计环境参数,再由盲节点与锚节点的RSSI混合滤波优化值计算二者之间的距离。仿真结果表明,混合滤波性能优于其它单一滤波方法,环境参数估计相对误差小于2.5%,空旷环境下100 m范围内测距相对误差小于10%,满足无线传感器网络定位测距要求。 展开更多
关键词 无线传感器网络 测距算法 混合滤波 最小二乘 接收信号强度指示
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基于DV-Hop定位算法和RSSI测距技术的定位系统 被引量:32
7
作者 刘艳文 王福豹 +1 位作者 段渭军 于超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期516-518,527,共4页
针对DV-Hop算法在实验环境中存在的问题,加入接收信号强度指示器(RSSI)测距模块辅助定位,对算法进行改进。为了实现定位系统,首先,需要建立当前实验环境的RSSI模型;然后,应用该模型,从锚节点和非锚节点两方面分别控制DV-Hop定位过程。... 针对DV-Hop算法在实验环境中存在的问题,加入接收信号强度指示器(RSSI)测距模块辅助定位,对算法进行改进。为了实现定位系统,首先,需要建立当前实验环境的RSSI模型;然后,应用该模型,从锚节点和非锚节点两方面分别控制DV-Hop定位过程。实验证明:改进后的定位系统在增加少量计算复杂度的情况下,改善了系统的稳定性,提高了定位的精度,可以被应用到无线传感器网络中。 展开更多
关键词 DV-HOP定位算法 定位系统 接收信号强度指示器测距技术
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无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析 被引量:46
8
作者 詹杰 吴伶锡 唐志军 《电讯技术》 北大核心 2010年第4期83-87,共5页
基于RSSI的测距技术是一项低成本的距离测量技术。分析了接收信号强度指示器(RSSI)多种测距模型,结合采用IEEE802.15.4协议的CC2430芯片,设计了测距实验,获取了多组数据,通过对实验数据的分析,提出结合信标节点确定参数、高斯拟合确定... 基于RSSI的测距技术是一项低成本的距离测量技术。分析了接收信号强度指示器(RSSI)多种测距模型,结合采用IEEE802.15.4协议的CC2430芯片,设计了测距实验,获取了多组数据,通过对实验数据的分析,提出结合信标节点确定参数、高斯拟合确定测量值的RSSI测距处理方法。实验证明,该方法能提高RSSI测距的抗干扰能力,20 m内节点间的测距精度能达到1.5 m以下。 展开更多
关键词 无线传感器网络 接收信号强度指示器 测距精度 高斯拟合
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基于测距修正和位置校正的RSSI定位算法 被引量:23
9
作者 王伟 陈岱 周勇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第2期409-412,622,共5页
在基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络节点定位问题中,为了提高节点的定位精度,通过对无线电传播路径损耗模型的分析,提出了基于RSSI测距的改进距离估计公式。针对已有节点校正方法存在的不足,提出了将一次循环校正后所有校正... 在基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络节点定位问题中,为了提高节点的定位精度,通过对无线电传播路径损耗模型的分析,提出了基于RSSI测距的改进距离估计公式。针对已有节点校正方法存在的不足,提出了将一次循环校正后所有校正坐标的质心作为新的节点位置的校正方法。实验结果表明,改进的距离估计公式有效地提高了节点间的距离精度,并在适当增加节点计算量前提下,节点位置校正使节点的定位精度更高,达到良好的定位效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 接收信号强度指示 节点定位 测距修正 位置校正
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基于RSSI的室内测距模型的研究 被引量:82
10
作者 朱明辉 张会清 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第8期19-22,共4页
基于接收信号强度指示(RSSI)的测距技术是一项低成本和低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中。由于室内环境下存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大。在消除测距误差的方法中,采用线性回归分... 基于接收信号强度指示(RSSI)的测距技术是一项低成本和低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于无线传感器网络基于距离的定位技术中。由于室内环境下存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大。在消除测距误差的方法中,采用线性回归分析对射频参数A和信号传输常数n进行优化,得到满足具体环境的参数值。提出2种滤波模型对采集的RSSI进行滤波处理。实验表明:通过参数优化和滤波处理,测距精度得到了明显的提高。 展开更多
关键词 接收信号强度指示 滤波模型 线性回归分析 室内测距
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容忍多径效应的无线传感网络测距算法 被引量:7
11
作者 徐琨 刘宏立 +1 位作者 马子骥 詹杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2461-2468,共8页
在井下巷道环境中,基于RSSI的测距精度会受到多径效应和外部无线干扰的严重影响。针对这一问题,提出了一个新的基于RSSI的测距算法RRRME。该算法针对弯道弯曲面引起的额外衰减,从几何光学的角度来解决多径效应所带来的影响,分别分析了... 在井下巷道环境中,基于RSSI的测距精度会受到多径效应和外部无线干扰的严重影响。针对这一问题,提出了一个新的基于RSSI的测距算法RRRME。该算法针对弯道弯曲面引起的额外衰减,从几何光学的角度来解决多径效应所带来的影响,分别分析了视距和非视距情况下无线信号传输所引起的路径衰减,重构了井下巷道环境中路径衰减和距离之间的函数关系,推导了多条传输路径所导致的测距误差。通过一系列的实测实验,对提出的算法进行验证,详细分析了井下环境中基于RSSI的测距性能,讨论了有重要影响的多径衰减因子和路径损耗因子对测距精度的影响。实验和仿真结果表明,和传统的RSSI测距方法相比,提出的RRRME算法具有更优的测距精度。 展开更多
关键词 无线传感网络 接收信号强度指示值 测距 多径效应 路径损耗
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基于距离区间概率加权的RSSI测距方法 被引量:12
12
作者 王缓缓 宫娜娜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期862-868,共7页
接收信号强度(RSSI)易受环境干扰而出现多值,使得"RSSI-距离"的一一映射关系被破坏,导致单纯采用RSSI值和距离映射进行测距时存在较大误差。针对该问题,提出基于距离区间概率加权的测距方法,建立RSSI和距离区间之间的映射关系... 接收信号强度(RSSI)易受环境干扰而出现多值,使得"RSSI-距离"的一一映射关系被破坏,导致单纯采用RSSI值和距离映射进行测距时存在较大误差。针对该问题,提出基于距离区间概率加权的测距方法,建立RSSI和距离区间之间的映射关系,并求出RSSI值出现在该区间中每个距离点下的概率,再以概率为权值对区间中的所有距离进行加权求和,将得到的结果作为该RSSI值对应的距离。仿真结果表明,和曲线拟合法及区间测距法相比,该方法在测距精度上均有不同程度的提高。 展开更多
关键词 距离区间 映射 测量点 概率 测距 接收信号强度
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基于实时运动状态的RSSI测距室内定位算法 被引量:6
13
作者 王群 李宗骍 +1 位作者 李千目 张宏 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期229-235,共7页
为了减少室内定位的硬件成本,提高定位效率,该文提出一种与低成本的接收信号强度指示器(RSSI)距离测量技术相融合、利用人体室内低速运动特性进行位置状态预测的室内定位算法。分析了一种RSSI测距模型及基于运动状态的测距预测模型,并... 为了减少室内定位的硬件成本,提高定位效率,该文提出一种与低成本的接收信号强度指示器(RSSI)距离测量技术相融合、利用人体室内低速运动特性进行位置状态预测的室内定位算法。分析了一种RSSI测距模型及基于运动状态的测距预测模型,并设计测距实验获取实际运动验证数据。在算法和模型中,使用中值滤波和均值处理方式,对所获取实验数据和参数进行采样和滤波处理,降低了环境变化对数据的影响,提高了数据可信度。通过对实验数据进行线性回归分析,合理选取定位模型中各项参数值,最终用实际测距结果分析了验证所提出的算法。实验证明,该方法能提高RSSI测距的抗干扰能力,降低定位环境的硬件布置成本,在最远距离节点约为5 m、均匀分布节点的实验环境中,测距误差约为1.3 m。 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度指示器测距 实时运动状态测距 线性回归估计 中值滤波
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基于天线高度的RSSI测距分析 被引量:1
14
作者 金彦亮 薛用 +2 位作者 张勇 王欢 谭立雄 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期360-364,共5页
无线通信中的天线发射功率、高度、角度和信号频率等因素对其接收信号强度(received signal strengthindication,RSSI)有很大的影响.通过大量的实验,分析探讨室内环境下天线高度对RSSI和测距精度的影响.实验结果证明,只要选择合适的天... 无线通信中的天线发射功率、高度、角度和信号频率等因素对其接收信号强度(received signal strengthindication,RSSI)有很大的影响.通过大量的实验,分析探讨室内环境下天线高度对RSSI和测距精度的影响.实验结果证明,只要选择合适的天线高度,433 MHz无线信号用于室内测距是可行的. 展开更多
关键词 无线传感器网络 基于接收信号强度测距 天线高度
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基于BP神经网络的RSSI测距优化算法 被引量:11
15
作者 姚军 甄梓越 马宇静 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期663-669,共7页
基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点.为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本... 基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点.为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本数据进行预处理的BP神经网络测距算法,来解决由于RSSI值衰减程度不同引起的不同距离区间RSSI值和真实距离之间映射关系不均匀的问题.将K-means聚类算法应用于BP神经网络模型中,对样本数据进行距离区间划分,然后将已经分类好的数据分别输入BP神经网络建立网络模型并进行实验仿真.结果显示:传统基于BP神经网络的RSSI测距算法的均方根误差为1.4257 m;而经过K-means算法改进后的BP神经网络测距算法的均方根误差为1.2887 m,降低了测距误差,并优化了目标RSSI值与真实距离的映射关系. 展开更多
关键词 路径损耗模型 接收信号强度指示(RSSI)测距 K-MEANS聚类算法 反向传播(BP)神经网络 测距误差 均方根误差
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基于锚节点和高斯函数的测距算法 被引量:3
16
作者 万国峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第2期73-76,共4页
针对高斯模型中含有路径散逸指数而产生较大测距误差的缺点,设计参考锚节点高斯校正算法(Reference-G)。运用高斯分布函数滤除小概率节点接收信号强度(RSSI)值,以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对被测RSSI值进行校正,从... 针对高斯模型中含有路径散逸指数而产生较大测距误差的缺点,设计参考锚节点高斯校正算法(Reference-G)。运用高斯分布函数滤除小概率节点接收信号强度(RSSI)值,以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对被测RSSI值进行校正,从而消除环境因子。仿真结果证明,Reference-G的测距不受环境的影响,不同环境下定位误差基本相同,在相同误差的情况下,锚节点数是高斯模型的1/3以下。 展开更多
关键词 无线传感器网络 高斯模型 接收信号强度测距 路径散逸指数 节点定位
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融合双频段信息的林业无线传感网节点测距算法 被引量:1
17
作者 张佳薇 谈志强 +1 位作者 李明宝 郑岳涵 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第23期9782-9789,共8页
无线传感网节点测距技术是基于测距法节点定位的基础,针对林区中单一频段节点测距存在误差大、精确度低的问题,基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI),提出一种融合433 MHz和2.4 GHz双频段信息的节点测距方法。... 无线传感网节点测距技术是基于测距法节点定位的基础,针对林区中单一频段节点测距存在误差大、精确度低的问题,基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI),提出一种融合433 MHz和2.4 GHz双频段信息的节点测距方法。建立引入环境参数预测的林区信号衰减模型,利用高斯滤波修正偶然误差,选择合适的融合参数γ对双频段测距信息进行融合,通过在平均胸径接近、林分密度不同的场地中实验归纳γ的取值规律。实验结果表明,在林分密度600株/hm^(2)以下的林场中,γ=0.4最优;在林分密度600~1000株/hm^(2)之间的林场中,γ=0.5最优,在林分密度1000株/hm^(2)以上的林场中,γ=0.6最优。在γ取最优值的情况下,实验表明本文提出的方法测距结果的均方根误差值为1.74,较单一频段的测距误差减小了31.3%,提高了基于RSSI节点测距的精度。 展开更多
关键词 接收信号强度(RSSI) 节点测距 数据融合 无线传感器网络 林业环境监测
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无线传感器网络基于测距的节点定位算法研究 被引量:2
18
作者 白云 孟克其劳 《科学技术与工程》 2010年第34期8558-8561,共4页
在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC... 在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC也进行了仿真,得到了信号相对于天线阵列的角度估计值,实验中取不同的SNR值得到了不同的结果,其中信噪比SNR越大时得到的角度估计值越精确,并对两种基本测距算法进行比较。在得到距离估计值的基础上利用三边测量定位算法对监测事件进行仿真得出估计位置。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点定位 基于测距 波达方向(DOA) 接收信号强度指示(Received SignalStrength Indication RSSI) 多重信号分类(Multiple SIGNA Qassfieation Music)
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基于混合滤波和节点自适应校正模型的测距算法 被引量:3
19
作者 曾维 陈小波 +2 位作者 黄亚辉 葛鑫 赵磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1280-1283,共4页
采用混合滤波法过滤异常的RSSI值并估算优值,由节点自适应校正模型消除路径衰减因子,解决了RSSI测距误差较大的问题。由此提出了基于混合滤波和节点自适应校正模型的测距算法。通过实验证明,混合滤波优于常用的几种滤波法,节点自适应校... 采用混合滤波法过滤异常的RSSI值并估算优值,由节点自适应校正模型消除路径衰减因子,解决了RSSI测距误差较大的问题。由此提出了基于混合滤波和节点自适应校正模型的测距算法。通过实验证明,混合滤波优于常用的几种滤波法,节点自适应校正模型无需测试路径衰减因子,能直接适用于不同环境,并且随着节点个数的增加,测距误差会进一步降低。相比于未采用此模型的情况,该算法能大大降低测距误差和成本,提高RSSI测距的实用性。 展开更多
关键词 无线传感网络 测距 接收信号强度指数 混合滤波 节点自适应校正模型
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应用卷积神经网络的测距算法研究 被引量:4
20
作者 杨亚楠 夏斌 +1 位作者 袁文浩 谢楠 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2018年第3期172-177,共6页
针对传统的接收信号强度指示(RSSI)测距算法过于依赖经验或测距环境从而导致测距精度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的测距算法。为了减小复杂测距环境下,由多径效应、非视距传输等因素造成的RSSI信号波动,通过多次测量RSSI信... 针对传统的接收信号强度指示(RSSI)测距算法过于依赖经验或测距环境从而导致测距精度不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的测距算法。为了减小复杂测距环境下,由多径效应、非视距传输等因素造成的RSSI信号波动,通过多次测量RSSI信号来构建RSSI样本数据。将RSSI样本数据集作为输入训练卷积神经网络,并通过该网络对实时捕获的RSSI信号进行特征提取,从而估计节点之间的距离。实验结果表明:与传统RSSI测距算法相比,该算法显著提高了测距精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 测距算法 接收信号强度指示 特征提取 测距精度
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