文献类型：期刊文章

作　　者：马一鸣[1] 石志东[1] 赵康[2,3] 贡常磊[1] 单联海[2,4]

MA Yiming;SHI Zhidong;ZHAO Kang;GONG Changlei;SHAN Lianhai(Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks,Shanghai University,Shanghai 200444,China;Shanghai Internet of Things Co.,Ltd.,Shanghai 201899,China;School of Computer Science and Software Engineering,East China Normal University,Shanghai 200062,China;Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200050,China)

机构地区：[1]上海大学特种光纤与光接入网重点实验室,上海200444 [2]上海物联网有限公司,上海201899 [3]华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200062 [4]中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB2101602);上海市科技创新行动计划项目(19511102900)。

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：12

起止页码：179-184

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对室内到达时差(TDOA)定位的非线性方程求解问题,提出一种改进的哈里斯鹰优化定位算法,在提升原算法性能的基础上保留其寻优机制。对基于最大似然估计的适应度函数进行改进,在优化过程中达到更优的适应度值,从而提高算法的寻优精度。同时在初始种群位置中引入初始解,以减少不必要的全局搜索,在不影响种群多样性的前提下提高算法的收敛速度。仿真结果表明,与DHHO/M、EWOA、IALOT和CSSA算法相比,该算法具有更高的定位精度和收敛速度。

关 键 词：室内定位  到达时差  智能优化算法 哈里斯鹰优化算法  适应度函数

分 类 号：TP391]