优化PSO算法的时差频差联合定位技术

为了实现对目标位置和速度的精确无源定位,提出了一种基于优化PSO的时差频差联合定位算法。针对传统的PSO算法收敛速度慢,容易出现局部最优,从而导致定位结果不够精确,定位速度慢的情况,引入对惯性权重系数的优化增加其算法的收敛速度,结合自然选择淘汰机理和遗传算法中杂交概念,加强粒子种群的多样性使其达到全局最优的目的。实验结果表明:相对于标准粒子群算法,本文算法在对目标求解时,能快速收敛,不容易陷入局部最优,并且具有很好的定位精度。