粒子群调优乌鸦搜索定位算法

NLOS 定位精度更优

一种基于粒子群调优乌鸦搜索的 TDOA/AOA 混合定位算法，收敛更快、鲁棒性更强，在非视距环境下精度优于 Chan、Taylor 等经典方法。

Cao, Li · Yue, Yinggao · 張鑫

Biomimetics 2023

技术优势

收敛更快

在初始种群中加入一个初始解，减少不必要的全局搜索，加快收敛。

精度更高

修改了基于最大似然估计的适应度函数，提高优化精度。

鲁棒性更强

在非视距环境下表现良好，优于多种基准算法。

应用场景

• 机器人定位：替代现有定位模块，提升机器人在非视距环境中的定位精度。
• 无线传感器节点定位：用于无线传感器网络节点定位，增强在复杂环境下的鲁棒性。
• 无人机导航：为无人机提供更快的定位解算，提升导航收敛速度。
• 智能体定位：用于智能体定位，提高在非视距条件下的定位可靠性。