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基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术
引用本文:侯惠芳,刘素华,杨铁军. 基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术[J]. 计算机工程, 2008, 34(12): 172-174
作者姓名:侯惠芳  刘素华  杨铁军
作者单位:1. 解放军信息工程学院国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州,450002;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450052
2. 河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450052
基金项目:河南省科技攻关基金重点项目 , 河南省杰出青年科学基金
摘    要:提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。

关 键 词:到达时间差  遗传算法  模拟退火算法  最大似然函数
文章编号:1000-3428(2008)12-0172-03
修稿时间:2007-08-04

TDOA Location Technique Based on Genetic Algorithm and Simulated Annealing Algorithm
HOU Hui-fang,LIU Su-hua,YANG Tie-jun. TDOA Location Technique Based on Genetic Algorithm and Simulated Annealing Algorithm[J]. Computer Engineering, 2008, 34(12): 172-174
Authors:HOU Hui-fang  LIU Su-hua  YANG Tie-jun
Affiliation:(1. National Digital Switching System Engineering &Technological R&D Center, PLA Information Engineering College, Zhengzhou 450002; 2. College of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou 450052)
Abstract:A new TDOA location algorithm based on Genetic Algorithm(GA) and Simulated Annealing(SA) algorithm is proposed. The algorithm utilizing GA and SA algorithm can be applied to all TDOA measures for location by computing the maximum likelihood function of the location coordinate. It achieves global searching by adopting real-code and adaptive crossover and mutation in GA, and solves easy trapping into local optimum value problem of GA by inducting Boltamann mechanism of SA. Numerical simulations show that the algorithm has higher accuracy and rapid convergence.
Keywords:TDOA  Genetic Algorithm(GA)  Simulated Annealing(SA) algorithm  maximum likelihood function
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