將粒子群算法( Particle Swarm Optimization，PSO)優(yōu)化 BP( Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于射頻定位。搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集樣本數(shù)據(jù) ;在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，求得 RFID 讀寫器與標(biāo)簽之間“信號強(qiáng)度—坐標(biāo)” 的映射關(guān)系 ;并對其進(jìn)行測試，探討粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在 RFID 定位中應(yīng)用的優(yōu)勢。

針對密集讀寫器環(huán)境下的RFID讀寫器沖突情況，提出了一種通過中央計(jì)算機(jī)集中控制讀寫器分時(shí)操作來避免讀寫器沖突的方法，并設(shè)計(jì)了基于退火策略的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行讀寫器時(shí)隙分配的求解。首先，根據(jù)平面圖著色問題與讀寫器防沖突問題的相似性，確定四時(shí)隙分時(shí)操作的防沖突原理；然后采用二維Hoeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立四 時(shí)隙分配問題模型，并構(gòu)造了滿足沖突約束條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)；最后，通過引入混沌機(jī)制和模擬退火策略進(jìn)行問題求解以使得算法具有較好的搜索能力和收斂速度。與現(xiàn)有的分布式防沖突算法相比，該方法能夠保證讀寫器具有更多的掃描標(biāo)簽時(shí)間和更高的標(biāo)簽掃描頻度。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用該算法求解讀寫器防沖突問題是可靠的、高效的。