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摘要:为提高基于到达时间TOA(Time of Arrival)的分布式声源定位系统在应用中的定位精度,推导出各节点测量性能存在差异条件下定位误差的CRLB(Cramer Rao Lower Bound) ,遵循探测区域定位误差的平均CRLB最小的最优准则,对目标以均匀分布和高斯分布概率出现的情形,采用自适应遗传算法进行最优布局仿真研究.仿真结果表明,基于节点观测性能的最优布局与声源出现的概率分布直接相关;且与不考虑节点性能时的最优布局相比,提高了定位区域的整体定位精度． D/ H$ G' V& L0 \
# B/ F7 w/ G' \6 ^% b关键词:到达时间;最优布局;节点性能;自适应遗传算法
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' M2 g x! t6 `/ a* N5 D5 O, K# t4 V, J 分布式传感器网络的声源定位技术被广泛应用于国防,机器人及环境监控等领域,常用的定位技术有:基于到达时间的TOA ( Time of Arrival)或TDOA ( TimeDifference of Arrival)方法、基于角度测量的AOA( Angleof Arrival)方法和基于信号能量测量的 RSS ( ReceivedSignal Strength)方法.其中,TOA和TDOA因其较高的定位精度得到广泛研究和应用.其定位精度不仅依赖于传感器节点个数,采样频率,信噪比等因素,传感器节点布局和各个节点的测量性能也是影响定位性能的一个重要因素,本文以最大似然估计法为例，研究利用TOA定位时的最优布局问题.
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发表于 2021-7-21 15:41
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