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针对无线传感器网络中的TDOA节点无源定位估计中的非线性优化问题,提出了一种改进的免疫粒子群优化(Immune Particle Swarm Optimization, IPSO)的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群算法的基础上,引入免疫过程,增加了粒子种群的多样性,平衡局部搜索能力和全局搜索能力,有效地解决粒子易陷入局部最优问题,更快收敛到全局最优解。仿真结果表明,提出的算法相比于标准粒子群算法、自适应粒子群算法、Chan算法,当基站数量仅为4~5个、半径达到100 m时定位精度仍然较高,当加入随机噪声时,性能更加稳定,鲁棒性较好。 相似文献
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针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法.在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置.校验台测试信号验证了该算法的有效性.仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值. 相似文献
5.
该文提出了一种增强型PTP光纤级联精细时频同步方法,该方法以PTP同步技术为基础,结合同步以太网时钟传递技术和基于数字双混频时差法的多级级联精细时钟同步技术,对PTP技术进行改进和增强,然后基于该方法,通过多级时频设备光纤级联的形式实现多节点、大跨度、网络化的时频信号传递与同步输出,并解决多级级联情况下同步精度会逐级恶化的问题,实现ns量级的系统时间同步精度,保证系统各环节在高度统一的时间尺度下进行高效同步与联动工作。通过设计、试验,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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本文采用D-S证据理论对振动目标脉冲宽度进行融合,可以很好地解决振动目标识别问题。地面目标激励产生的振动信号,主要受到运动状态、目标质量、传感器的距离以及地质条件等因素的影响。对传感器采集到的振动信号进行处理、特征抽取进而通过分类识别的方法可以确定产生地振动信号的目标类别[1]。 相似文献
7.
和现有的三站时差定位方法相比,双基四站时差定位方法具有更高的测量精度,可避免对高重频信号测量的定位解模糊,同时相距较远的两主基站间的时间基准可以要求不同步, 有利于站址的选择。本文利用相似递推的方法,以更简捷的和更严谨的方式直接从程差定位方程导出了双基四站时差测距公式。 相似文献
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