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| 基于改进自适应粒子群算法的目标定位方法 | |
| 作者姓名： | 姚金杰 韩焱 |
| 作者单位： | 中北大学电子测试技术国家重点实验室,太原,030051 |
| 基金项目： | 本文受山四省研究生优秀创新项目(20093079),电子测试技术国防科技重点实验室基金(914001204040908)资助。 |
| 摘 要： | 针对现有目标定位求解算法推导复杂和自适应粒子群算法仍存在收敛速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于速度自适应和变异自适应融合的改进粒子群算法。该算法在速度自适应粒子群算法的基础上,优化选择粒子,并根据种群适应度方差值进行自适应变异,增强算法快速收敛的能力。仿真结果表明该方法能有效地提高目标定位精度,在随机噪声干扰方差为。.5的条件下,定位均方误差不超过1. 5m,且收敛速度增快,计算量减小。 |
| 关 键 词： | 目标定位 粒子群算法 速度自适应变异 群体智能 |
| 收稿时间： | 2009-11-19 |
| 修稿时间： | 2010-01-25 |
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