針對(duì)三星時(shí)差(Time Difference of Arrival, TDOA)定位系統(tǒng)中參考站最優(yōu)布站問(wèn)題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的三星時(shí)差定位系統(tǒng)最優(yōu)布站技術(shù)。首先推導(dǎo)了星歷誤差和時(shí)間同步誤差條件下三星時(shí)差定位系統(tǒng)的克拉美羅界(Cramer-Rao Lower Bound, CRLB),然后以定位系統(tǒng)CRLB為衡量指標(biāo),將參考站最優(yōu)布站問(wèn)題轉(zhuǎn)化為約束條件下的多維尋優(yōu)問(wèn)題;最后采用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)求解目標(biāo)函數(shù),從而得到參考站的最優(yōu)布站策略。仿真結(jié)果表明,所提算法可以準(zhǔn)確解算出參考站的最優(yōu)布站形式,且當(dāng)采用最優(yōu)布站時(shí),僅需要兩參考站就可基本消除星歷誤差和時(shí)間同步誤差對(duì)定位系統(tǒng)的影響。

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【文章目錄】：
1 引言
2 問(wèn)題建模
3 CRLB推導(dǎo)及目標(biāo)函數(shù)建立
4 基于粒子群優(yōu)化算法的最優(yōu)布站求解
5 仿真分析
6 結(jié)論



本文編號(hào)：3811855