基于樽海鞘群算法的无源时差定位

针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改善了其他智能优化算法容易陷入局部极值的问题。其次,该算法控制参数很少,运算速度明显提高。该算法的收敛速度十分稳定,定位精度更高。仿真结果表明,樽海鞘群算法在3维时差定位中能够快速、稳定地收敛至目标位置,对传统粒子群算法(PSO)、改进的线性权重粒子群算法(IPSO)与SSA的定位精度进行比较,SSA精度明显高于PSO与IPSO。