This paper formulates a new framework to estimate the target position by adopting cuckoo search(CS)positioning algorithm. Addressing the nonlinear optimization problem is a crucial spot in the location system of time ...This paper formulates a new framework to estimate the target position by adopting cuckoo search(CS)positioning algorithm. Addressing the nonlinear optimization problem is a crucial spot in the location system of time difference of arrival(TDOA). With the application of the Levy flight mechanism, the preferential selection mechanism and the elimination mechanism, the proposed approach prevents positioning results from falling into local optimum. These intelligent mechanisms are useful to ensure the population diversity and improve the convergence speed. Simulation results demonstrate that the cuckoo localization algorithm has higher locating precision and better performance than the conventional methods. Compared with particle swarm optimization(PSO) algorithm and Newton iteration algorithm, the proposed method can obtain the Cram′er-Rao lower bound(CRLB) and quickly achieve the global optimal solutions.展开更多
本文设计了一种基于无线信号时域特征值抽取的无源TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)实时定位系统,采用多台无线信号接收装备(数量≥3),在可靠通讯链路和高精度时钟同步机制的保障下,可按需设定时间间隔及采样率对无线信号...本文设计了一种基于无线信号时域特征值抽取的无源TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)实时定位系统,采用多台无线信号接收装备(数量≥3),在可靠通讯链路和高精度时钟同步机制的保障下,可按需设定时间间隔及采样率对无线信号进行时域采样、特征值抽取。基于目标信号质量最佳的原则,本文选取3台无线信号接收装备的采样数据进行滤波降采处理、特征值互相关计算,得到目标信号到达任意两台设备间的时差,并对时差进行误差判定以提升计算效率。最后,建立通用TDOA数学模型并基于Chan算法计算目标信号位置信息,实现每秒多次位置实时更新。展开更多
为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evo...为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evolution,DE)算法的TDOA自动布站优化策略。采用该算法对这两种约束条件下的自动布站优化进行了仿真分析,并对自适应DE算法计算复杂度进行了分析。结果表明,自适应DE算法的自动布站复杂度低,收敛快速,与定位误差分析一致,具有较好的全局寻优能力。展开更多
首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Tim...首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。展开更多
在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确...在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下该算法的性能。仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下,都能有效地抑制NLOS误差,定位精度明显提高。展开更多
基金the National Natural Science Foundation of China(No.61571146)the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China(No.HEUCFP201769)
文摘This paper formulates a new framework to estimate the target position by adopting cuckoo search(CS)positioning algorithm. Addressing the nonlinear optimization problem is a crucial spot in the location system of time difference of arrival(TDOA). With the application of the Levy flight mechanism, the preferential selection mechanism and the elimination mechanism, the proposed approach prevents positioning results from falling into local optimum. These intelligent mechanisms are useful to ensure the population diversity and improve the convergence speed. Simulation results demonstrate that the cuckoo localization algorithm has higher locating precision and better performance than the conventional methods. Compared with particle swarm optimization(PSO) algorithm and Newton iteration algorithm, the proposed method can obtain the Cram′er-Rao lower bound(CRLB) and quickly achieve the global optimal solutions.
文摘本文设计了一种基于无线信号时域特征值抽取的无源TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)实时定位系统,采用多台无线信号接收装备(数量≥3),在可靠通讯链路和高精度时钟同步机制的保障下,可按需设定时间间隔及采样率对无线信号进行时域采样、特征值抽取。基于目标信号质量最佳的原则,本文选取3台无线信号接收装备的采样数据进行滤波降采处理、特征值互相关计算,得到目标信号到达任意两台设备间的时差,并对时差进行误差判定以提升计算效率。最后,建立通用TDOA数学模型并基于Chan算法计算目标信号位置信息,实现每秒多次位置实时更新。
文摘为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evolution,DE)算法的TDOA自动布站优化策略。采用该算法对这两种约束条件下的自动布站优化进行了仿真分析,并对自适应DE算法计算复杂度进行了分析。结果表明,自适应DE算法的自动布站复杂度低,收敛快速,与定位误差分析一致,具有较好的全局寻优能力。
文摘首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。
文摘在基于时差定位的各种算法中,Chan氏算法应用普遍。但在非视线传播环境(NLOS,Non-Line Of Sight)下,其定位性能显著下降。在分析基于视线传播的Chan氏算法基础上,给出了一种改进算法,利用TDOA残差对Chan结果进行加权,研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下该算法的性能。仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下,都能有效地抑制NLOS误差,定位精度明显提高。
