粒子群优化算法提升TDOA随机分布定位精度

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本文是一篇关于现代电子技术领域的研究论文,标题为"粒子群优化算法在TDOA定位中的应用",主要探讨了在无线通信系统中,特别是在利用到达时间差(TDOA)进行定位技术的应用中,粒子群优化算法的有效运用。TDOA定位是一种常见的多基站定位方法,通过测量信号到达不同基站的时间差来确定目标设备的位置。 论文的作者包括李俊峰、高洪元、庞伟正和佟志勇,他们来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,该团队针对TDOA定位中遇到的非线性最优化问题,提出了创新性的解决方案。粒子群优化算法在此场景下被设计为一种寻优工具,它模拟鸟群觅食行为,通过群体协作和个体竞争来搜索最优解。算法首先初始化一个由随机粒子组成的社会,每个粒子代表一个可能的位置解。然后,通过评估每个粒子的适应度值,即其与实际目标位置的距离,更新粒子的速度和位置,不断迭代寻找全局最优的定位参数。 论文指出,在参数设置得当的情况下,该粒子群优化算法表现出良好的性能稳定性,能够找到接近全局最优的解,相比于其他传统定位算法,具有更高的定位精度。论文的关键技术词汇包括到达时间差(TDOA)、粒子群优化算法以及无线定位,这些都是通信工程和信号处理领域的重要概念。 此外,文章还提供了作者简介,强调了李俊峰作为硕士研究生在现代通信网络与通信系统方面的研究方向。最后,论文的格式包括文章编号、文献标识码、收稿日期等信息,以及详细的参考文献列表,展示了研究的严谨性和学术性。 这篇论文深入探讨了如何将粒子群优化算法应用于TDOA定位,展示了其在解决实际问题中的实用价值和潜在优势,对于无线定位技术和优化算法在通信领域的进一步发展具有重要意义。
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