【摘 要】
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近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,用户对与位置相关的信息需求日益增强,使得移动网络中的移动台定位问题成为研究的热点之一。因为定位业务已经成为3GPP必须支持的业务,所
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近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,用户对与位置相关的信息需求日益增强,使得移动网络中的移动台定位问题成为研究的热点之一。因为定位业务已经成为3GPP必须支持的业务,所以基于CDMA的移动台定位就成为研究的重点。 在3GPP中提出的标准定位方法中,基于到达时间差(TDOA)测量值的定位方法应用最为广泛,国内外学者在这方面提出了许多切实可行的方法,但是定位精度受多径效应和非视距传播(NLOS)的影响比较大。而且由于蜂窝网络环境复杂性,系统的状态方程和信号的统计特性很难得到,目前还没有比较好的模型进行精度较高的定位。 本论文采用另外一种思路,把整个蜂窝系统看作是一个复杂自适应系统,通过演化计算求解,定位。本论文引入模拟鸟类聚集飞向栖息地的微粒群算法,采用基于向量求值的微粒群算法,同时对其作了改进,针对不同的情况选取不同的步长。研究结果表明,本论文采用的算法性能稳定,定位误差小,精度高。
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