1.一种基于改进BP神经网络的测距模型定位算法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在目标区域内随机放置m(m≥1 ,m为整数)个无线接入点(AP，Access  Point)，记为AP1,…,APm，第h个AP记为APh(h≤m,h为整数)，AP的通信范围包含整个目标区域。线性等间隔标定G＝M×N个参考点(RP,Reference  Point)，邻近参考点之间的间隔为R，它们的位置坐标依次为依次表示为r1,…,rM,rM+1,…rG，目标区域长度、宽

度分别为X、Y，且X＝(M+1)×R，Y＝(N+1)×R。步骤二、在目标区域采集m个AP信号，设ri,q(i＝1,...,G；q＝1,...m)为第i个定位点接收到的第q个AP的信号的RSSI。假设室内定位区域是一个二维平面，用RSSIi表示第i个定位点接收到的AP信号的RSSI向量，即RSSIi＝[ri,1,ri,2,…,ri,m]。步骤三、将第i个定位点接收到的AP信号的RSSI向量按照z‑score标准化进行变换为:位点之间的估计距离因此输出层的节点数为1。对于隐藏层，其节点数由经验公式