[发明专利]一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法

权利要求书

1.一种基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，建立定位问题的优化模型，并将定位问题转化为获取该优化模型的最优解问题；

步骤2，根据TDOA和AOA确定适应度函数；

步骤3，基于适应度函数利用混沌粒子群优化算法获取优化模型最优解；

步骤4，输出最优解作为移动目标的定位坐标。

2.根据权利要求1所述的基于混沌粒子群算法的TDOA和AOA混合定位方法，其特征在于，在步骤1中，建立优化模型的具体步骤为：

建立TDOA和AOA混合定位的三维直角坐标系，设基站坐标为(x_i,y_i,z_i)，移动目标坐标为(x,y,z)，令z取值为0，则基站和移动目标在同一二维平面内，设在二维平面布置了M个基站，第i个基站的位置坐标为(x_i,y_i)，二维平面中移动目标的位置坐标为(x,y)，移动目标到基站的距离为r_i，则根据TOA测量值可列出距离方程为：

式(1)中，c为电波传播速度，τ_i为时间差，选择参考基站为基站1，将到达时差TDOA的测量值转换为距离差r_i,1，r_i,1表示移动目标到第i个基站与到基站1的距离差，即：

式(2)中，i＝2,3,..M，n_i,1是测量TDOA时引入的噪声，n_i,1＝n_i-n₁，n_i是系统的测量误差，r₁是基站1到移动目标的距离，由于TDOA的测量值近似服从正态分布，则n_i,1也近似服从正态分布，假设其均值为0，方差为σ²，则根据AOA测量值α可建立方程：

式(3)中，n_α是AOA的测量误差，设其服从均值为0，方差为α²的正态分布，假设Δr＝[r_2,1、r_3,1、…、r_M,1]^T，r＝[r₂、r₃、…、r_M]^T，r₁＝[r₁、r₁、…、r₁]^T，n＝[n_2,1、n_3,1、…、n_M,1]^T，则可得：

Δr＝r-r₁+n (4)

由于r_i,1服从均值为(r_i-r₁)、方差为σ²的正态分布，α服从均值为arctan((y-y1)/(x-x1))、方差为α²的正态分布，由于各测量值相互独立，则移动目标坐标的最大似然估计为：

式(5)的最大似然估计即为建立的优化模型，定位问题转化为获取式(5)优化模型的最优解问题。