针对室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)位置估计中的非线性最优化问题,提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置.通过选择最优主基站构造改进的适应度函数,使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度,提高了搜索精度.在初始...针对室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)位置估计中的非线性最优化问题,提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置.通过选择最优主基站构造改进的适应度函数,使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度,提高了搜索精度.在初始樽海鞘种群中引入近似解,使全局搜索的步骤得到简化,加快了算法前期收敛速度.采用自适应跟随策略更新追随者位置,解决局部开发低效问题,加快了算法后期收敛速度.仿真结果表明,基于改进樽海鞘群算法的TDOA定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.展开更多
文摘针对室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)位置估计中的非线性最优化问题,提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置.通过选择最优主基站构造改进的适应度函数,使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度,提高了搜索精度.在初始樽海鞘种群中引入近似解,使全局搜索的步骤得到简化,加快了算法前期收敛速度.采用自适应跟随策略更新追随者位置,解决局部开发低效问题,加快了算法后期收敛速度.仿真结果表明,基于改进樽海鞘群算法的TDOA定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.