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摘要：本发明公开了一种基于野狗优化算法的UWB定位方法，包括以下步骤：构建基站B1、基站B2、基站B3，采用TDOA算法测量从未知节点A发出的电磁波到基站B1～B3的传播时间，并根据电磁波传播速度，计算未知节点A到基站B1～B3之间的距离；以未知节点A到基站B1～B3的测距值为半径，以对应的基站为圆心画圆，圆的交点坐标作为未知节点A的第一坐标；构建野狗优化算法；引入自适应淘汰概率机制到野狗优化算法中，得到AEM‑野狗优化算法；将目标追踪机制、AEM‑野狗优化算法作为目标追踪野狗优化算法应用在UWB定位方法中。在传统野狗优化算法基础上，在搜索阶段引入目标追踪机制，通过使用领域解搜索和非劣解转换两种策略提高野狗优化算法全局寻优能力，减少误差干扰。
主权项：1.一种基于野狗优化算法的UWB定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建基站B1、基站B2、基站B3，采用TDOA算法测量从未知节点A发出的电磁波到基站B1～B3的传播时间，并根据电磁波传播速度，计算未知节点A到基站B1～B3之间的距离；步骤2：以未知节点A到基站B1～B3的测距值为半径，以对应的基站为圆心画圆，圆的交点坐标作为未知节点A的第一坐标；步骤3：构建野狗优化算法：设定初始化野狗种群数量为N，野狗种群中每只个体在搜索猎物过程中位置会不断进行变化，记野狗种群中每只个体位置集合为X＝x1,x2,...,xn；野狗优化算法中每只个体会进行包围、追击、腐食和生存的行为，每只个体都要经过包围、追击、腐食行为才能存活下来，而最终存活个体的即为目标所在位置，将最终的目标所在位置进行解算得到未知节点A的第二坐标；步骤4：设定目标追踪机制：初始化野狗种群数量和问题维度，随机产生野狗种群样本：通过目标追踪机制的搜索能力，将搜索空间内所有能解的目标分解，完成所有能解位置的更新统计；步骤5：引入自适应淘汰概率机制到野狗优化算法中，得到AEM-野狗优化算法；将目标追踪机制、AEM-野狗优化算法作为目标追踪野狗优化算法应用在UWB定位方法中。
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百度查询： 无锡学院 一种基于野狗优化算法的UWB定位方法
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