基于时间差定位法的电力系统扰动源定位

在大规模互联电网中系统频率动态具有时空分布特性,且传播速度远低于光速。借助电网频率动态的传播特性及不同节点处频率响应的时间差对电网的扰动源进行定位,首先利用Floyd算法计算各节点之间的最短传播路径,根据传播路径的物理参数确定传播速度,然后借助时间差定位法(TDOA)对电网的扰动源进行定位,最后将所提方法应用于3机9节点系统和某实际电网,分析结果表明该方法能够有效地对电网的扰动源进行定位。

采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题

提出了当接收端在空间随机分布时 ,利用改进遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。采用浮点数编码遗传算法 ,引入一个非均匀变异算子 ,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。实验表明 ,在保证种群数量的情况下 ,该算法性能稳定 ,能找到逼近全局最优点的解 。

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用

为解决传统TDOA定位估计所带来的非线性优化问题,首先通过最大似然估计将其转换为峰值搜索优化问题,再提出一种基于克隆选择思想的改进型免疫算法对其进行求解。该算法采用浮点数编码方式,提高了运算效率;引入高斯变异算子和变异控制变量,加强了局部搜索能力。仿真实验表明,在保证一定抗体数目的前提下,该算法适应性强,性能稳定,能快速逼近全局最优的解,且算法定位精度更高。

基于改进免疫算法的TDOA/AOA混合定位

文中提出了一种改进的免疫算法,对 TDOA/AOA 混合定位估计中的非线性优化问题进行求解。在设计记忆库规模的时候,引入了帕累托法则,并使记忆库里的个体跟父代群体一起参加生存竞争,使搜索过程减少震荡,收敛速度加快。实验证明,在种群规模不大的情况下,该算法也能稳定快速地逼近全局最优解,在AOA 测量值达到一定精度下,能获得比单独 TDOA 定位算法更好的性能.

AGPS和室内GPS——移动通信系统的新型定位技术

由于移动通信系统定位功能对人们生活的重要性，在美国联邦通信委员会(FCC)的推动下，蜂窝网定位技术正在迅速发展。FCC的第1阶段目标已经实现，正在全世界许多地方迅速推广。进一步提高精度是第Ⅱ阶段的主要目标。为实现这一目标，人们分别研究了基于网络的方法(包括TOA法、TDOA法等)和基于手机的定位法。结果发现，没有哪一种方法是可以接受的．最近出现的AGPS技术和室内GPS技术以GPS技术为基础，借助于移动通信网的辅助，从而把两种方法有机地结合起来，使得向满足FCC第Ⅱ阶段的目标前进了明显的一步。第1节介绍了移动通信系统定位功能的作用和FCC各阶段所要实现的目标。第2节对基于网络的各种定位技术及其所面，临的问题作了概述，说明在基站布局和资金回收等四个方面，通信与定位功能之间存在固有的矛盾。第3节首先对GPS用于手机定位的优缺点作了介绍，并进而介绍了AGPS和室内GPS技术，说明以GPS系统技术为基础，借助于移动通信网短信服务的帮助，以及把手机芯片技术和先进的GPS接收机技术结合起来，将使移动通信系统的定位功能无论从覆盖范围和精度以及的手机费用和功耗上看，都已接近于满足FCC第Ⅱ阶段的要求。最后介绍了AGPS和室内GPS的试验结果，以及一些公司所开发的产品性能，说日月手机定位正在发展成一个产业。

浅析UWB定位技术的应用

长期以来卫星定位系统在定位领域应用最为广泛,比如说GPS定位系统主要是为船舶,汽车,飞机等运动物体进行定位导航。但卫星定位系统也有不足之处。在于定位信号到达地面较弱,不能穿透建筑物。超宽带系统具有发射功率低、抗多径、安全系数高、传输速率高、穿透能力强等特点。正是这些特点,超宽带技术被广泛应用于物体以及人的定位跟踪与导航。

神经网络优化5G定位结果域的分析与评估

针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度.优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估.Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入GA后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果.

无线电监测系统的革新——网络化小型频谱监测系统的概念及主要技术要求

本文针对无线电技术快速发展对频谱的大量需求,分析出改进传统频谱管理与监测工作方法的关键要素,提出了网络化小型频谱监测系统的概念及主要技术要求。