基于改进QPSO粒子滤波的信号源定位方法

发布时间：2018-06-23 12:51

  本文选题：信号源定位 + 无线电监测车　； 参考：《仪表技术与传感器》2017年04期

【摘要】：针对无线电监测车车载仪表采集的测向数据野点较多,导致信号源定位误差较大的问题,提出一种基于改进量子行为粒子群优化(QPSO)粒子滤波的信号源定位方法。首先结合车载测向仪和GPS定位仪采集的测向数据,将信号源位置作为状态量,将到达角作为观测量,建立信号源定位的数学模型。然后采用收缩-扩张系数自适应的QPSO对粒子滤波算法进行优化,改善粒子分布,提高估计性能。最后将改进QPSO优化的粒子滤波算法应用于信号源定位,实验结果表明,当观测数据中存在野点时,该方法能够有效控制观测异常误差的影响,提高定位精度,是一种有效、可行的定位方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that there are many outliers in direction finding data collected by vehicle instruments of radio monitoring vehicle, a new method of signal source location based on improved quantum behavior particle swarm optimization (QPSO) particle filter is proposed. Firstly, the position of the signal source is taken as the state quantity and the angle of arrival as the observation quantity, and the mathematical model of the location of the signal source is established by combining the direction finding data collected by the vehicle direction-finder and the GPS positioner. Then the particle filter algorithm is optimized by self-adaptive QPSO with shrinkage expansion coefficient to improve the particle distribution and improve the estimation performance. Finally, the improved QPSO optimized particle filter algorithm is applied to the signal source location. The experimental results show that the method can effectively control the influence of the observation anomaly error and improve the positioning accuracy when there are outliers in the observed data. Feasible positioning method.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北省控制工程研究中心;
【基金】：工信部合作资金资助项目(12-MC-KY-14)
【分类号】：TN98

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本文编号：2057178