本文選題：信號(hào)源定位 + 無(wú)線電監(jiān)測(cè)車��； 參考：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年04期

【摘要】：針對(duì)無(wú)線電監(jiān)測(cè)車車載儀表采集的測(cè)向數(shù)據(jù)野點(diǎn)較多,導(dǎo)致信號(hào)源定位誤差較大的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)量子行為粒子群優(yōu)化(QPSO)粒子濾波的信號(hào)源定位方法。首先結(jié)合車載測(cè)向儀和GPS定位儀采集的測(cè)向數(shù)據(jù),將信號(hào)源位置作為狀態(tài)量,將到達(dá)角作為觀測(cè)量,建立信號(hào)源定位的數(shù)學(xué)模型。然后采用收縮-擴(kuò)張系數(shù)自適應(yīng)的QPSO對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行優(yōu)化,改善粒子分布,提高估計(jì)性能。最后將改進(jìn)QPSO優(yōu)化的粒子濾波算法應(yīng)用于信號(hào)源定位,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)觀測(cè)數(shù)據(jù)中存在野點(diǎn)時(shí),該方法能夠有效控制觀測(cè)異常誤差的影響,提高定位精度,是一種有效、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.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北省控制工程研究中心;
【基金】：工信部合作資金資助項(xiàng)目(12-MC-KY-14)
【分類號(hào)】：TN98

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本文編號(hào)：2057178