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蚁群算法是一种求解最优路径的常用算法,其利用自然界中蚁群的活动规律和正反馈原理。动态的蚁群算法针对基本蚁群算法存在的问题和缺点进行改进,采用动态参数因子,可以有效避免搜索的局部最优和进化停滞现象,并且能够提高搜索效率。通过实验结果对比,该算法在求解最短路径方面具有更高的精确度,为今后的搜救问题提供了一种高效实用的参考方法。 相似文献
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鉴于保障探险旅游安全,规避探险风险成为旅游业面临的越来越突出的问题,初步构建了基于北斗短报文通信和GSM技术的搜救系统.该系统能够快速定位遇险人员的位置,及时通知其家人和相关机构组织搜救人员快速实施搜救行动,有效低降低人员财产损失. 相似文献
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针对伽利略搜救系统中到达频率(FOA)、信息位宽和到达时间(TOA)高精度估计的需求,考虑到实际信号中信息位宽和调制不对称度未知的情况,给出了多维联合极大似然估计算法和体积重心算法相结合的FOA、信息位宽和TOA估计算法.首先简述了实际伽利略搜救信号模型,然后推导了算法原理,并给出了完整的参数估计实现步骤.优化关键参数后,MonteCarlo仿真结果表明,在34.8dBHz的处理门限下,该算法得到的FOA、信息位宽和TOA估计的均方根误差分别小于0.03 Hz、0.23 μs和12μs,信息位宽和TOA精度较以往算法分别提高约23%和12%. 相似文献
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