【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571146);中央高校基本科研业务费专项基金(HEUCFP201769)~~
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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
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