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广播式自动相关监视(ADS-B)开放式监视构架的特点使其面临易受人为虚假欺骗的安全性挑战。本文设置多个ADS-B基站,利用ADS-B信号的到达时间差(TDOA)与到达时间和(TSOA)对飞机实际位置进行多点定位,与ADS-B信号解码所得位置信息进行比对,从而剔除虚假飞机目标。首先实现ADS-B基站间的时间同步,建立基于TDOA/TSOA的定位模型与算法,给出了利用Friedlander算法获取初值的改进的Taylor级数算法以获取飞机位置。运用蒙特卡洛方法进行了四基站和五基站的仿真实验,结果表明,与现有Taylor级数算法相比,改进算法能提供更精确的飞机位置,并且五基站的定位性能要优于四基站的定位性能。 相似文献
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求解约束优化问题M-精英协同进化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法.该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用.算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化.组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义.使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试.仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精度高,算法稳定,运行时间少,其性能优于组织进化算法,能够有效解决复杂的约束优化问题. 相似文献