【摘 要】
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针对现有目标定位求解算法推导复杂和标准粒子群算法搜索后期易陷入局部最优的缺点,提出了分组粒子群优化算法。该算法在标准粒子群算法的基础上,根据种群多样性选择合适的分
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室,山东科技大学信息与电气工程学院,
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针对现有目标定位求解算法推导复杂和标准粒子群算法搜索后期易陷入局部最优的缺点,提出了分组粒子群优化算法。该算法在标准粒子群算法的基础上,根据种群多样性选择合适的分组变异时机,分别进行排斥进化操作和高斯变异操作,快速进行飞行目标运动轨迹测量。仿真结果表明:该方法能有效提高目标定位精度,在时差测量误差10ns的条件下,定位均方误差不超过12m,且收敛速度增快,计算量减小。
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