【摘 要】
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针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到
【机 构】
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四川理工学院自动化与信息工程学院,四川理工学院人工智能四川省重点实验室,四川理工学院材料腐蚀与防护四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11705122);2017年四川省第一批科技计划重点研发项目(2017GZ0068);人工智能四川省重点实验室开放基金(2017RYJ01,2015RYY01,2017RYY02);材料腐蚀与防护四川省重点实验室开放基金资助(2017CL09);四川理工学院人才引进项目(2017RCL10,2017RCL53);四川理工学院研究生创新基金(y2017036);四川省教育厅项
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针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算法问题,文章提出了一种基于改进的变异粒子群算法(IMPSO)的目标定位策略。该算法是以TDOA/AOA混合定位算法为对象,首先用最大似然法得到移动台的估计函数,将估计函数作为适应度函数产生初始种群,然后对粒子群(PSO)算法中适应度方差进行变异操作,同时改进惯性权重,达到PSO算法在对适应
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