雷电定位计算的粒子群优化方法

针对雷电定位问题,引入粒子群优化(PSO)算法用于雷电定位计算.给出了利用这种算法进行雷电定位的计算步骤,并提出用PSO算法和传统迭代算法协作计算雷电位置的方法.通过数值仿真分析和电网雷击事故定位计算分析了PSO算法的性能.结果表明:该算法能克服传统迭代方法易于发散的缺点,稳定并精确地求解出雷电发生位置;该算法的计算量大于迭代方法,但比网格搜索法要大幅减小;利用PSO算法给出雷电定位初始值,再用迭代方法求解可保证计算稳定并减少计算量.     

采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题

提出了当接收端在空间随机分布时 ,利用改进遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。采用浮点数编码遗传算法 ,引入一个非均匀变异算子 ,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。实验表明 ,在保证种群数量的情况下 ,该算法性能稳定 ,能找到逼近全局最优点的解 ,相对于其它算法精度更高     

听声辨位

当你听到一个突然发出的声响,往往会下意识地扭头朝声音发出的方向看去。我们可以利用声音获取信息、躲避危险。你有没有想过,我们的两只耳朵是如何在三维空间精确地定位声音来源的?如果一只耳朵失聪,只用单耳是否就只能听到声音而无法判断声音的方位?要回答这个问题,我们需要了解人是如何判断声源的方向(左右、前后、上下)以及距离的。用双耳判断声音方向双耳空间听觉(binaural spatialhearing)是最主要的声音定位机制。其实,人类对不同方向的声音,敏感度是不同的。具体说来,我们对身体左右两边的声源最为敏感,其次为前后,再次为上下。也就是说,我们最容易分辨声音是来     

论时空差在散打中的运用

现代散打主要是指两个人进行踢打摔等基本技法,是一种在一定的场地上、规定的时间内和某一规则进行徒手格斗的一种刺激而有风险的运动。其实散打也是一项测试智力的项目。文章以传统的技击理论为依据,总结出在散打中运用"距离差"、"时间差"、"空间差"打法的技巧及其训练对策。     

基于自适应密度聚类分析的雷电定位算法

定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接关系到雷电探测结果的精度。经典定位法抗误差干扰能力差、定位精度低,传统迭代算法易于发散且会陷入局部最优。为了实现更有效的定位,在定位计算中引入改进密度聚类算法(adaptive density-based spatial clustering of applications with noise,ADBSCAN)。通过雷击事故实例和区域仿真分析了定位算法的性能。结果表明,ADBSCAN不需要人工干预,对于雷电定位结果的聚类效果更好;基于ADBSCAN的雷电定位算法克服了传统定位算法的缺点,提高了抗误差干扰的能力,能稳定并精确求解出雷击点。     

粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.针对TDOA定位方式,该算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标.仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.     

体积流量的超声测试方法

讨论超声体积流量测试中的时间差法和多普勒法。     

基于带符号残差加权的手机定位方法

在蜂窝网的移动终端定位中,非视距(NLOS)环境造成的误差是导致定位精度下降的主要原因.为降低NLOS误差的影响,本文提出了一种基于带符号残差加权的定位方法.该方法采用Chan算法算出移动台的初始位置,用带符号残差加权模型进行修正,再应用带符号残差辅助的泰勒级数展开法进行迭代,得到移动台的最终估计位置.仿真实验结果表明,与基于平方残差加权的方法相比,基于带符号残差加权的方法的定位精度平均提高约14.82%,可更加有效地抑制NLOS的影响.      

一种改进的减小NLOS影响的定位算法

根据蜂窝网络中非视距(NLOS)传播时延服从指数分布的统计特性,在视距重构/平滑算法的基础上,提出了一种改进的减小NLOS影响的定位方法.该方法首先根据NLOS传播时延的统计特性,估计NLOS传播时延的均值和方差;然后对到达时间差(TDOA)测量值进行修正,进而估计移动台(MS)位置;最后对不同时刻估计的移动台位置进行加权处理,进一步减小NLOS的影响.仿真结果证明该方法能够有效提高定位算法的定位精度.     

基于自适应坏点剔除的多点定位技术

对机场入侵无人机进行监视优化定位,可降低机场运行安全风险。由于无人机飞行具有低、慢、小等特征,机场场面监视信号容易被地面障碍物遮挡。传统定位方法主要采用参考特征点定位,对于参考特征不同的非移动目标,在迭代过程中会产生大量定位误差。根据入侵无人机特征,提出一种基于自适应坏点剔除的泰勒级数展开TDOA定位算法。采用TDOA测量值进行多点定位,构建自适应滤波器对泰勒级数展开初始参考点进行剔除坏点处理,有效地改善了算法收敛性和求解效率。仿真结果表明,自适应坏点剔除算法的定位精度接近基于实际位置的泰勒级数展开算法,收敛速度更快,在地面站相对无人机位置不佳时,新算法的稳定性和定位精度更优,满足机场对入侵无人机监视定位精度要求。