申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学

申请日：2023-02-18

公开（公告）日：2023-05-12

公开（公告）号：CN116106823A

主分类号：G01S5/02

分类号：G01S5/02

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2024.01.26#发明专利申请公布后的撤回;2023.06.06#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于粒子群优化的TDOA‑PDOA联合定位方法，本发明通过组合TDOA和PDOA测量以形成利用所有可用信息的联合成本函数，把TDOA和PDOA的影响平均结合起来，提高了定位精度，并通过拟牛顿优化来求解优化问题并初始化PSO算法，对PSO的搜索空间定义，提高了节点位置的解收敛到全局最优值的可能性，同时降低了总的计算复杂度，随着种群规模的增大，本发明的算法的均方根误差趋于收敛到下界.这意味着找到全局最小值的概率很高；而且通过仿真实验结果显示了我们提出的联合方法在位置估计中的显著优势。

主权项：1.一种基于粒子群优化的TDOA-PDOA联合定位方法，其特征在于，包括以下步骤;步骤1、设p为待定位目标，p所在的空间内具有N个锚节点，分别为R1、R2、......RN，锚节点Ri的坐标为ri，i=1，...，N;p的初始位置为 ；步骤2、定义搜索空间的下限和上限: 其中，、是锚点覆盖的空间的下限和上限，是与维数相同的向量；，是TDOA误差的标准差，是全1向量，是缩放因子；步骤3、计算PDOA成本函数和TDOA成本函数；步骤4、定义复合函数，使用PSO粒子群优化算法求解得到p的估计位置： 。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种基于粒子群优化的TDOA-PDOA联合定位方法

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