【摘 要】
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在无线定位信息已知的情况下,位置解算算法决定了无线定位的极限。针对现有的位置解算算法存在解算精度较差和计算效率低等问题,本文提出一种基于改进型麻雀搜索优化算法（Improve Sparrow Search Algorithm,ISSA）的CHAN协同定位方法。在考虑到终端定位信息存在随机误差的状况下,建立TDOA定位模型,通过CHAN算法估算出终端的初始定位解,在ISSA中引入初始解对终端进行重新
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在无线定位信息已知的情况下,位置解算算法决定了无线定位的极限。针对现有的位置解算算法存在解算精度较差和计算效率低等问题,本文提出一种基于改进型麻雀搜索优化算法（Improve Sparrow Search Algorithm,ISSA）的CHAN协同定位方法。在考虑到终端定位信息存在随机误差的状况下,建立TDOA定位模型,通过CHAN算法估算出终端的初始定位解,在ISSA中引入初始解对终端进行重新定位,使ISSA在初始解附近分布,从而减少算法的迭代次数,并且避免了算法陷入局部最优,使定位误差最小化。仿真分析与实验结果表明,在各种信道环境下,本文所提算法的均方根误差（RMSE）均小于传统的CHAN算法、CHAN-PSO以及SSA的均方根误差,而且收敛速度也优于SSA和CHAN-PSO。
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