导读:本文包含了网络定位论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:PeOTN,技术性,创新性,大客户业务
网络定位论文文献综述
陈礼波[1]（2019）在《PeOTN网络定位和部署策略》一文中研究指出本篇文章通过对当下现实情况进行分析,对Pe OTN网络定位和部署策略进行研究,希望可以得到有效的结论。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
董建明[2]（2019）在《基于神经网络的接触悬挂装置多目标定位算法研究》一文中研究指出为准确定位接触网六类部件区,论文采用卷积神经网络与Softmax完成一种基于Faster R-CNN模型的接触网悬挂装置多目标定位方法,试验结果证明该方法具有较好的准确性和运行效率。(本文来源于《工程建设与设计》期刊2019年22期）
刘夏,莫树培,何惠玲,杨军[3]（2019）在《基于优化RBF神经网络的无线室内定位》一文中研究指出针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel Principal Component Analysis,KPCA-FCM)和模拟退火自适应遗传算法(Simulated Annealing adaptive Genetic Algorithm,SAGA)优化RBF神经网络的无线室内定位算法。首先利用KPCA对原始训练数据样本进行数据预处理,再通过KPCAFCM算法计算出最优聚类数目和聚类中心点;其次将聚类数目和聚类中心点作为隐含层神经元个数和中心值,创建RBF神经网络,并将其网络参数映射到SAGA算法中;再次由SAGA算法进行网络参数寻优,把最优的解映射回RBF神经网络;最后利用样本数据对RBF神经网络进行训练和测试,完成建立RBF神经网络算法模型。实验表明,在相同的环境中,所提算法比传统RBF神经网络定位精度提高了48. 41%。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年11期）
苏运,刘思怡,张焰[4]（2019）在《基于分层结构神经网络的10kV配电网单相接地故障区段定位方法》一文中研究指出针对10kV配电网单相接地短路故障发生位置难以确定的问题,提出利用配电网中的多源数据,通过构建分层结构神经网络进行故障区段定位的方法。首先提取各种类型10kV配电网的固有特征,在分层结构神经网络的聚类层根据配电网的这些固有特征,利用自组织映射神经网络进行聚类分析,得到不同类别配电网;然后在分层结构神经网络的训练层对各类配电网分别用广义回归神经网络对故障定位条件特征与结果特征进行训练,得到各类配电网的故障定位模型;最后将发生单相接地短路故障的配电网下属各区段故障定位条件特征输入至所对应的故障定位模型中,判断各区段故障情况,实现故障定位。实际算例分析表明,所提出的方法能快速、准确地找出10kV配电网单相接地故障发生的区段,且具有较好的容错性。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年11期）
刘晓刚,张斌[5]（2019）在《基于神经网络的机器人激光传感定位技术》一文中研究指出为了提高机器人的定位跟踪和控制能力,提出一种基于神经网络的机器人激光传感定位技术。采用融合视觉和激光传感器进行机器人的姿态和位置参数信息采集,分析机器人的定位物理环境参数模型,构建机器人激光传感路径规划的GPS轨迹地图,使用标准卡尔曼滤波器进行机器人激光传感定位信息的融合处理,根据信息融合结果进行控制指令设计,采用PID神经网络控制方法进行机器人激光传感定位的过程控制和姿态参数调节,根据误差反馈调节结果进行机器人位置信息和姿态信息的自适应控制,计算机器人激光传感定位的卡尔曼增益,实现定位控制算法优化。仿真结果表明,采用该方法进行机器人激光传感定位的精度较高,机器人的姿态参数跟踪性能较好,控制质量较高。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年11期）
尚建贞[6]（2019）在《无线传感器网络中的自身定位系统研究》一文中研究指出为解决当前无线传感器网络自身定位精准度低、稳定性差的问题,笔者结合网络节点原理对无线传感器网络的自身定位系统进行设计,对系统硬件中的传感器结构及相关配置进行改善,并结合最小二元算法对定位算法进行优化,保证定位结果的准确性,实现无线传感器网络自身定位系统的优化设计。实验证实,无线传感器网络中的自身定位系统相对于传统系统有更高的定位准确性和运行稳定性,充分满足研究要求。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年22期）
刘冲,张月霞[7]（2019）在《融合神经网络和指纹的可见光定位算法研究》一文中研究指出针对人们对室内定位需求的不断提高,以及现有室内定位算法定位精度不高等问题,提出了一种融合神经网络和可见光指纹的室内高精度定位算法。该算法利用反向传播神经网络(BPNN)确定待测目标的粗略位置,并以其预测坐标和最大误差作为约束条件,进行指纹匹配以确定待测目标精确位置。仿真结果表明,该算法平均定位误差为1.5cm,具有一定的应用价值。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年06期）
朱伟辰,王刚[8]（2019）在《非同步网络中基于TOA的鲁棒非视距目标自定位算法》一文中研究指出讨论了非同步无线网络中基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)的非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)目标自定位问题。为了节省目标源的电池能量,假设目标源不向锚节点发送信号,而是仅接收来自锚节点的信号。这种信号的收发方式,会导致测量模型中存在一些影响问题求解的参数。为消去这些参数,选定一个参考测量值,并用其他测量值减去参考测量值。使用经过转换后的测量数据,构造了一个新的鲁棒最小二乘(Robust Least Square,RLS)问题,其以目标源位置和参考测量值中的NLOS误差作为未知变量,同时对其余测量值中的NLOS误差具有鲁棒性。最后,将RLS问题松弛到易于处理的半正定规划(Semidefinite Program,SDP)问题以获得稳定的解。仿真结果表明,本文提出方法的均方根误差较现有其他方法在不同场景下有0.5 m～6 m以上的优势。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年11期）
王耀武,刘景成[9]（2019）在《基于5G网络的高精度定位研究》一文中研究指出早期的位置服务,存在着定位不准、导航偏离、协同交互性差等痛点。在引入高精度卫星后,位置服务进入到高精度定位的时代。在5G时代,借用5G网络的优势,可进一步提升定位的准确性。文章主要针对高精度定位的前沿产品展开研究,从位置服务的痛点出发,先后介绍了基于卫星的定位服务和本公司基于5G网络的高精度定位产品,并与竞品展开了SWOT分析,目的在于为本公司产品的研发提供决策支撑和产品在项目应用的定位服务。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
陈龙鹏,叶宁,王汝传[10]（2019）在《基于双神经网络的RFID室内定位方法》一文中研究指出在室内定位中,传统的RFID定位方法由于方法简单,无法随着室内环境的变化准确估计当前的路径损耗系数,存在受环境影响大,定位精度不高,实时性差等缺点.为了解决以上问题,提出一种基于双神经网络模型的室内定位算法,建立BP网络和DNN网络的双神经网络模型,将采集到的RSSI信号值预处理后输入到BP网络模型中,输出路径损耗系数n,再将接收信号强度值RSSI和通过BP模型得到的路径损耗系数n作为输入,输入到DNN网络模型中,得到待测标签的精确定位坐标.实验表明,与传统的基于RSSI和基于ANN模型的室内定位算法相比,本算法有效提高了定位精度和定位实时性.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年11期）
网络定位论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为准确定位接触网六类部件区,论文采用卷积神经网络与Softmax完成一种基于Faster R-CNN模型的接触网悬挂装置多目标定位方法,试验结果证明该方法具有较好的准确性和运行效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络定位论文参考文献
[1].陈礼波.PeOTN网络定位和部署策略[J].电子技术与软件工程.2019
[2].董建明.基于神经网络的接触悬挂装置多目标定位算法研究[J].工程建设与设计.2019
[3].刘夏,莫树培,何惠玲,杨军.基于优化RBF神经网络的无线室内定位[J].电讯技术.2019
[4].苏运,刘思怡,张焰.基于分层结构神经网络的10kV配电网单相接地故障区段定位方法[J].水电能源科学.2019
[5].刘晓刚,张斌.基于神经网络的机器人激光传感定位技术[J].激光杂志.2019
[6].尚建贞.无线传感器网络中的自身定位系统研究[J].信息与电脑(理论版).2019
[7].刘冲,张月霞.融合神经网络和指纹的可见光定位算法研究[J].半导体光电.2019
[8].朱伟辰,王刚.非同步网络中基于TOA的鲁棒非视距目标自定位算法[J].传感技术学报.2019
[9].王耀武,刘景成.基于5G网络的高精度定位研究[J].信息通信.2019
[10].陈龙鹏,叶宁,王汝传.基于双神经网络的RFID室内定位方法[J].计算机系统应用.2019