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

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: TDOA定位 粒子群优化算法 Taylor算法 Chan算法 协同定位
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 1144-1146,1150
• 页数: 4页
• 分类号: TP393|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.04.045

摘要

针对Taylor算法进行TDOA定位时，其初始估计位置的误差易导致Taylor算法不收敛和定位精度差的问题，提出一种基于自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法协同定位的方法。该方法先通过W-SPSO算法得到一个初始估计位置（◢x，y◣），再通过Taylor算法在（◢x，y◣）处进行迭代运算得到最终定位结果。不同噪声情况下的仿真结果显示：W-SPSO与Taylor算法协同定位方法对MS坐标估计值的均方差（RMSE）小于标准PSO（粒子群优化）、SelPSO（基于自然选择的粒子群优