典型文献
基于改进粒子群的TDOA三维定位解算方法
文献摘要：
针对基于超宽带的到达时间差(TDOA)三维定位系统中,Taylor算法求解精度低以及改用群体智能算法后存在求解速度慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的TDOA三维定位算法.该算法设计了自适应种群数量变化公式,在迭代过程中根据最优粒子与最劣粒子间的欧氏距离变化自适应淘汰部分粒子以减少重复计算,同时引入精英策略防止最优粒子被淘汰,以此提升传统粒子群算法的运算速度,并且采用线性惯性权重与压缩因子联合控制的速度迭代公式,提高传统粒子群算法的收敛精度和收敛速度,从而实现精准、快速定位.仿真实验结果表明,该算法不受迭代初始值影响,在相同的噪声干扰条件下精度明显优于Taylor算法,且计算时长相较于LinWPSO算法、CIPSO算法缩减48.7％,相较于YSPSO算法缩减30.9％.
文献关键词：
TDOA三维定位;改进粒子群算法;惯性权重;压缩因子;自适应种群数量;定位精度;运算效率
中图分类号：
作者姓名：
方立德;王世昭;解云龙;李萌旭;韦子辉
作者机构：
河北大学 质量技术监督学院,河北 保定 071002;计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心,河北 保定 071002;保定市产业计量工程技术研究中心,河北 保定 071002
文献出处：
引用格式：
[1]方立德;王世昭;解云龙;李萌旭;韦子辉-.基于改进粒子群的TDOA三维定位解算方法)[J].现代电子技术,2022(13):45-50
A类：
自适应种群数量,LinWPSO,CIPSO,YSPSO
B类：
TDOA,三维定位,定位解算,解算方法,超宽带,到达时间差,定位系统,Taylor,改用,群体智能算法,速度慢,改进粒子群算法,定位算法,算法设计,种群数量变化,最优粒子,欧氏距离,淘汰,精英策略,惯性权重,压缩因子,联合控制,速度迭代,迭代公式,收敛精度,收敛速度,快速定位,初始值,噪声干扰,干扰条件,长相,定位精度,运算效率
AB值：
0.327047
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