一种基站筛选策略和神经网络结合的室内定位方法

本发明一种基站筛选策略和神经网络结合的室内定位方法，包括快速检测算法环节，判别是否存在受到障碍物阻碍导致信号传播受阻的NLOS基站；基站筛选算法环节，先将基站划分为若干子集，没有NLOS基站的rss子集的估计位置倾向于形成一个密集的簇，将RSS子集的估计位置按簇分组，检测密集簇并返回其质心位置来确定可靠的定位结果，并通过计算出现在可靠结果中的所有基站的频率来识别NLoS基站；冠豪猪算法优化BP神经网络测距环节，利用神经网络能有效捕捉非线性关系的优点，建立CPO‑BP神经网络构建测距模型，以精确捕捉复杂环境中的RSSI与距离的关系，有效提高了定位精度。