摘 要： 對于傳統的對移動臺的定位，提出了一種基于粒子群（PSO）優化神經網絡的算法。這一PSO-BP算法首先利用PSO對神經網絡傳統的目標函數及參數進行優化，再利用改進后的BP神經網絡對非視距誤差（NLOS）進行修正，最后利用算法LS進行移動臺的定位。仿真結果表明，該基于PSO的神經網絡定位算法尋優效果穩定，預測誤差小，具有可行性。
關鍵詞： 粒子群；神經網絡；NLOS誤差；定位算法
現有的蜂窩網無線定位系統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。移動通信網絡中信道環境復雜多變，尤其是在市區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神經網絡具有學習速率快、結構簡單等優點來修正NLOS誤差，但是傳統的BP神經網絡結構參數存在很大的缺點，容易陷入局部最小值，需要優化神經網絡并用于提升無線定位精度。
BP神經網絡是一種前向型反饋神經網絡，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，對定位結果進行加權得到移動臺的位置，參考文獻[3]提出了迭代次數更少，收斂速度更快的改進的粒子群優化算法，參考文獻[4]提出了一種利用BP神經網絡模型對NLOS誤差的修正。本文結合粒子群優化算法和BP神經網絡的特點，利用了網絡的學習特點和粒子群的跟蹤遍歷迭代尋找最優解，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定性能，明顯優于BP算法和LS算法。說明PSO-BP對于誤差的增大有較好的適應性。
圖4為在不同小區服務半徑下本文算法與其他常用算法的跟蹤比較結果，縱坐標為各個算法跟蹤結果的均方誤差值。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網絡學習能力的情況下具有更好的穩定性。
本文將粒子群算法應用于BP神經網絡的TDOA定位算法中，該算法結合了粒子群收斂速度快及神經網絡的學習特性等優點，通過對NLOS誤差的修正最終利用LS算法進行位置估計。仿真結果表明，本文算法定位精度高，性能穩定，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。
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