原文服务方: 广东通信技术       
摘要:
对基于Taylor算法/遗传算法的混合定位算法进行了研究.由于Taylor算法初始值的选取对定位结果影响很大,在初始位置选择不好的情况下,算法将很难保证收敛.而在实际应用中,初始位置是很难确定的,这也限制了Taylor算法的定位精度的提高.因此,可以先通过遗传算法,对测量数据进行初始定位,将定位的结果作为Taylor算法的初始值,然后再利用Taylor算法进行定位运算,确定用户坐标.因此我们确信该混合算法是合理的,能有效提高定位精度.
推荐文章
基于自然选择的线性递减权重PSO与Taylor算法的TDOA协同定位算法研究
TDOA定位
粒子群优化算法
Taylor算法
Chan算法
协同定位
改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用
到达时间差
遗传算法
非均匀变异算子
改进遗传算法在车牌定位中的应用
遗传算法
车牌定位
图像分割
个体适应度
混合加速遗传算法在流域模型参数优化中的应用
实编码遗传算法
单纯形法
优秀个体
流域模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 混合Taylor算法/遗传算法在TDOA定位中的应用
来源期刊 广东通信技术 学科
关键词 TDOA Tabor算法 遗传算法
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 47-50
页数 4页 分类号 TN91
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6403.2007.07.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 余立建 64 380 10.0 15.0
2 张强 34 304 9.0 16.0
3 林国军 3 14 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (23)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1976(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
TDOA
Tabor算法
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东通信技术
月刊
1006-6403
44-1221/TN
大16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
4474
总下载数(次)
0
总被引数(次)
11090
论文1v1指导