共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
3.
张正怀 《数字社区&智能家居》2010,6(7):1753-1754,1757
在CDMA的网络环境下,TDOA/AOA混合定位算法能够比Chan算法有较高的定位精度。然而随着AOA测量误差精度的下降,定位精度逐渐下降,甚至低于Chan算法的定位精度。提出了一种既能继承原算法的优良性能,又可充分利用AOA测量值信息提高定位性能的TDOA/AOA混合定位算法。实验证明,该方法的定位误差性能优于单纯的TDOA定位方法。 相似文献
4.
5.
基于混沌搜索的微分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本微分进化算法在后期收敛速度慢,搜索能力差等问题,利用混沌搜索的随机性、遍历性以及对初值的敏感性等特性,提出了一种混合混沌搜索的微分进化算法——混沌微分进化算法。该算法既保持了基本微分进化算法结构简单的特点,又能提高算法的收敛速度、计算精度以及全局寻优能力。数值仿真结果表明,该算法的性能优于基本微分进化算法。 相似文献
6.
7.
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。 相似文献
8.
《工矿自动化》2021,47(3)
超宽带定位是根据基站测定的标记点距离,基于一组非线性定位方程组,通过泰勒(Taylor)级数展开算法、Chan算法或最小二乘法解算获得精确的设备位置。其中,Taylor级数展开算法的求解精度高,但是对初始值具有很强的依赖性,如果初始值选择不恰当,会导致算法不收敛。针对上述问题,提出了一种结合头脑风暴优化(BSO)和Taylor级数展开的混合解算(BSO-Taylor)方法。采用BSO算法求解移动站到基站的误差函数最小化的最优解,将最优个体的到达时间差(TDOA)值作为Taylor级数展开算法的初始值,进行Taylor展开解算得到定位信息,解决了Taylor级数展开算法需要较好初始值的问题。对Chan算法、Taylor级数展开算法和BSO-Taylor混合解算方法的结果进行了对比实验,结果表明,BSO-Taylor混合解算方法通过全局搜索策略,获得了接近于真实位置的迭代初始值,既可以获得接近真值的定位性能,又解决了Taylor级数展开算法对不良初始值的敏感性;相较于Chan算法,BSO-Taylor混合解算方法的解算结果更加稳定,且准确性更好;相较于初始位置为真实位置的Taylor级数展开算法,BSO-Taylor混合解算方法的解算误差稍大;定位距离的变化和TDOA测量值标准差的变化对Taylor级数展开算法和BSOTaylor混合解算方法的影响基本一致,而对Chan算法的影响较大。 相似文献
9.
10.
针对思维进化算法中的产生初始种群的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题,将混沌优化和思维进化算法结合,提出了一种基于混沌搜索的思维进化算法(Chaos Mind Evaluation Algorithm,CMEA)。该算法在进化的不同阶段引入混沌优化操作,利用混沌的遍历性提高算法的收敛速度,克服了早熟现象,同时利用思维进化算法的记忆特性和当代最优解指导混沌搜索,提高算法的搜索能力。仿真结果表明,与标准思维进化相比,该算法优化能力强,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。 相似文献
11.
针对室内超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)的定位技术在复杂遮挡的环境下定位效果不好、定位不精确的缺陷,本文提出一种在Chan算法的基础上对粒子群算法进行优化的混合算法定位方法。首先利用Chan算法求出定位标签初始估计位置坐标,并在非视距(NLOS)环境下通过设置阈值θ以对Chan算法计算出的位置坐标进行筛选;将已知的基站接收到的距离差与用Chan算法求出的标签位置信息求出的不同基站间的距离差做差值和,若差值和小于该阈值则直接输出位置坐标,反之则将位置坐标作为粒子群算法的初始值,通过迭代优化不断追踪个体极值和局部极值,更新个体的位置和速度,寻找到全局最优解再进行输出。仿真结果与实际场地实验结果表明,与单一算法相比,本文提出的混合定位算法在非视距环境下的定位精度可提高27%~31%;收敛速度快,算法复杂度低,满足室内定位的要求。 相似文献
12.
13.
14.
段先华 《计算机应用与软件》2007,24(11):37-40
在分析心脏MR图像特点的基础上,提出了先对心脏MRI图像进行K均值聚类,把K均值聚类后的图像作为特征图像,在特征上用Song和Chan提出的快速分割方法进行粗分割,再用粗分割的曲线作为水平集的初始曲线,在心脏MRI图像上用Chan和Vese方法进行细分割的心脏MR图像分割方法.并对Song和Chan快速算法中扫描图像的区域进行了改进,提高了分割速度.分割实验证明,用该方法能够快速、准确地分割心脏MRI图像. 相似文献
15.
16.
提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。 相似文献
17.
在对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah模型(C-V模型)改进的基础上,针对彩色图像、多光谱图像等多通道图像,提出了一种多通道C-V模型水平集图像分割方法.首先将多通道图像分解到各单通道,使用一种新的各向异性扩散方法对各通道进行平滑滤波,然后使用能够整合各通道各向异性扩散信息的多通道C-V模型进行分割.普通彩色图像与多光谱图像数据的实验结果表明,该方法分割质量明显优于传统的C-V模型分割. 相似文献