改进的免疫粒子群算法在TDOA定位中的应用

针对无线传感器网络中的TDOA节点无源定位估计中的非线性优化问题，提出了一种改进的免疫粒子群优化(Immune Particle Swarm Optimization, IPSO)的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群算法的基础上，引入免疫过程，增加了粒子种群的多样性，平衡局部搜索能力和全局搜索能力，有效地解决粒子易陷入局部最优问题，更快收敛到全局最优解。仿真结果表明，提出的算法相比于标准粒子群算法、自适应粒子群算法、Chan算法，当基站数量仅为4～5个、半径达到100 m时定位精度仍然较高，当加入随机噪声时，性能更加稳定，鲁棒性较好。