基于W-SPSO与Taylor算法的TDOA协同定位提升精度与收敛性

本文研究的焦点在于改进TDOA（Time Difference of Arrival，到达时间差）定位技术，特别是针对Taylor算法在处理初始估计位置误差时可能面临的收敛性问题和定位精度不足。TDOA定位是通过测量信号到达多个接收器的时间差来确定信号源的位置，但其性能受初始估计位置的准确性影响显著。 为了提高定位精度和稳定性，研究者提出了结合自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法的协同定位策略。W-SPSO是一种进化计算方法，它通过模拟生物群体的行为优化问题，通过粒子群的协作搜索寻找最优解。在这个新方法中，首先利用W-SPSO算法进行全局搜索，找到一个初始估计位置（x, y），然后利用Taylor算法在该位置附近进行局部精确调整，从而得到最终的定位结果。 实验在不同的噪声环境下进行了对比，结果显示，W-SPSO与Taylor算法的协同定位方法在MS坐标估计值的均方根误差（RMSE）上优于标准PSO、SelPSO（基于自然选择的粒子群优化）、W-SPSO、Taylor以及Chan五种经典算法。SelPSO算法因其高精度和收敛性而被作为基准，而W-SPSO的引入增强了全局搜索能力，使得协同定位方法在保持原有优点的同时，显著提升了定位精度和收敛速度。 这项工作对于提高无线传感器网络和物联网中TDOA定位的实用性和鲁棒性具有重要意义，特别是在工业生产过程控制、无线网络资源分配等应用场景中，具有较高的实用价值。论文的研究成果不仅提供了新的定位算法设计思路，也为实际系统的部署和优化提供了有力的技术支持。 关键词：TDOA定位、粒子群优化算法（包括SelPSO）、Taylor算法、Chan算法以及协同定位技术，这些关键词展示了论文的核心研究内容和方法论，强调了作者对于解决实际问题的创新性贡献。通过比较和分析，读者可以深入理解TDOA定位技术的优化策略及其在复杂环境中的实际效果。