【摘 要】
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针对现有定位求解算法复杂和标准粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于自适应粒子群算法的目标定位方法.该方法在迭代过程中指数更新惯性权重,择优选择粒子,并根据
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室
【基金项目】
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山西省研究生优秀创新项目(20093079);电子测试技术国防科技重点实验室基金(9140C1204040908);中北大学校青年科学基金项目(高精度无线电测距技术研究)
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针对现有定位求解算法复杂和标准粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于自适应粒子群算法的目标定位方法.该方法在迭代过程中指数更新惯性权重,择优选择粒子,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,增强算法跳出局部最优的能力.仿真结果表明该方法能有效地提高目标的定位精度,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过0.8m.
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