基于量子遗传算法的TDOA定位技术研究

最优值 ， 但是这种方法 由于引入 了测量参数 的平方
项， 当测 量误 差较 大 时 ， 噪声 的二次 项 不可 忽视 ； 文
５ 采用遗传算法解极大似然函数 ， 通过合理设 各类混合定 位法。其 中， Ｄ Ａ定 位法通过 电波 献［］ Ｔ Ｏ 能 从移动台（ ） Ｍｓ 传播到多个基站 （ Ｓ 的传播时间差 置种群 规模 以及 变异 率 ， 找到 逼 近全 局最 优点 的 Ｂ）
总第 ２ ９ ０ 期
舰 船 电 子 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ ｈｐ Ｅｌｃｒ ｎｃ ｇｎ ｅｉ ｎ
ｖＯ． １Ｎｏ １ １３ ． １
６ ５
２ １ 年第 １ 期 ０１ １
基 于量 子 遗 传 算 法 的 Ｔ ＯＡ定 位 技 术研 究 Ｄ
王 迅 吴 涛
０ ６０ ） ６ ０ １ （ １Ｏ ９４ ４部队 ９ 分 队 ３ 秦 皇岛
Ｔ ２ Ｎ９ ９ 中图分类号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈｅ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇ ｆＴＤＯＡ ｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｃ ｏｏ ｙｏ Ｌｏ ａ ｉ ｎ
Ｂ ｓｄｏ ｕ ｎｕ Ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ ａ ｅ ｎＱ ａ ｔｍ ｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｔ
Ｗ ａ ｇ Ｘｕ Ｗ ｕ Ｔａ ｎ ｎ ｏ
来 确定 移动 台 的位置 ， 该方 法 由于对 设备 改 动少 并 且 不需 要移 动 台基站 间进 行严 格 的 同步 ， 因而是 一 种 理想 的定 位方 法 。
解相对于其它算法精 度高， 由于计算量大 ， 时 但 实
实现很 困难 。
本文提出一种结合 Ｃ ａ 算法和量子遗传算法 ｈｎ 的Ｔ Ｏ Ｄ Ａ定位算法 ， 该算法首先根据移动 台所在 的服务区扇 区来确定移动台坐标范 围， 然后采用似
１ 引 言
随 着移 动通 信技 术 的飞速 发展 ， 利用 蜂 窝 网络
随机分 布 ， 求解 双 曲线方 程组 时会 遇 到非 线性 问 在
题 。文献［］ ３ 给出了采用傅里叶级数 的迭代算法 ， 这种迭代需要一个较好 的初始值 ， 否则容易落人局
步加权 Ｌ Ｓ方 法 ， 在误 差 很 小 的情 况 下 ， 能 逼 近 性
ｇ ｒ ｈｎ ｏｉ ｒ ｔ ．
Ｋｅ ｏ ｄ ｗｉ ｌｓ ｏ ａｉｎ ｕ ｎ ｕ ｇ ｎ ｔｃａｇ ｒｔ ｍ ，Ｃｈ ｎａｇ ｒｔ ｍ ，ｍａ ｉ ｍ ｉｅｉｏ ｄ ｅ ｔ ｔ ｎ ｙＷ ｒｓ ｒ ｅｓｌｃ ｔ ，ｑ ａ ｔｍ ｅ ｅｉ ｌｏ ｉ ｅ ｏ ｈ ａ ｌｏ ｉ ｈ ｘｍｕ ｌ ｌ ｏ ｓｉ ｉ ｋ ｈ ｍａ ｏ ＣＩ鲢 Ｎｕ ｂ ｒ ＴＮ９ ９ ａ ｍ ｅ ２
对移动台进行定位将逐渐成为蜂窝 网络 的一项重 部最小点， 而且不保证收敛 ； 文献［ ］ 出了一种两 ４提 要功能 。近年来无线通信基本 的定位技术包括场 强定位法 、 于 电波 传播 时 间 （ Ｏ 或 时 间差 基 Ｔ Ａ）
（ ＯＡ） ＴＤ 的定 位 法 、 波 角 度 定 位 法 （ 来 ＡＯＡ） 以及
摘
要
为了解决 Ｔ） Ｉ ＯＡ定位估计 中遇到 的非线性最优化 问题 ， 出了一种联合使用 Ｃ ａ 提 ｈ ｎ算法和量子遗传算 法的混
合定位算法 ， 采用二进制量子编码 和量子旋转门更新个体 ， 针对 ＴＤ ＯＡ方 式进行最佳 坐标搜 索 。仿真结 果表 明， 该算法 性 能稳定 ， 能找到全局最优 的解 ， 相对于 Ｃ ａ 算法 精度更高 ， ｈｎ 相对 于遗传算法 有更 快的收敛速度 。 关键 词 无线定位 ； 量子 遗传 算法 ； ｈ ｎ算法 ； Ｃａ 最大似然估计
对于 Ｔ Ｏ 方式， Ｄ Ａ 若多个接收机位于一条直 线上 ， 有许多优化处理方法 。但如果接收机在空 间
收稿 日期 ：０ １ ５月 ２ ２１ 年 ０日， 回日期 ：０ １年 ６月 ２ 修 ２１ ６日
作者简 介 ： 王迅 ， ， 男 工程师 ， 究方 向 ： 研 通信对抗 、 光电对抗 。
（ ｉ ９ ，Ｎ ．９ ４ ４ Ｔ ｏ ｐ ｆ Ｌ Ｕｎｔ ３ ｏ １ ０ ｒ ｏ ｓｏ Ａ，Ｑｉｈ ａ ｇ ａ ０ ６ ０ ） Ｐ ｎ ｕ ｎ ｄ ｏ ６ ０ １
Ａ ｓ ｒｃ Ｔｏｒ ｓ ｌｅｔ ｅｎ ｎ ｉｅ ｒｏ ｔ ｉ ｔｏ ｒｂ ｅ ｏ ｂ ｔａ ｔ ｅｏｖ ｈ ｏ ｌ ａ ｐｉ ｚ ｉｎ ｐ ｏ ｌｍ ｆＴＤＯＡ ｏ ａｉｎ，ａ ｈ ｂ ｉ ｅｈ ｄｔ ａ ｍ ｐｏ ｓａｑ ａ ｔｍ ｎ ｍ ａ Ｌ ｃｔ ｏ ｙ ｒｄｍ ｔｏ ｈ ｔｅ ｌｙ ｕ ｎ ｕ ｇ ｎ ｔｃａｇ ｒｔｍ ｎ ａ ｌｏ ｉ ｍ ｒ ｒｐ ｓ ｄ Ｉ ｄｖｄ ａｓｗａ ｐ ａｅ ｙｕ ｉ ｉａ ｙｑ ａ ｔｍ－ｏ ｉｇ ａ ｄ ｑ ａ — ｅ ｅｉ ｌｏ ｉｈ ａ ｄ ａＣｈ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗｅ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ． ｎ ｉｉｕ ｌ ｓｕ ｄ ｔｄ ｂ ｓｎ ｂｎ ｒ － ｕ ｎ ｕ ｃｄｎ ｎ ｕ ｎ ｔ ｇ ｔｒ ｏ ａｅｇ ｔ ，ｈ ｐ ｉ ｌ ｏ ｒｉａ ｅｓ ａｃ ｓｍａ ｅ ｕ ｒ ｔｔ ａ ｅ ｔ ｅｏ ｔｍａ ｏ ｄｎ ｔ ｅ ｒｈｗａ ｄ ．Ｔｈ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ａ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｔａ ｙａ ｄ ｇ ｔｔ ｅ ｎ ｃ ｅｓｍｕａ ｉｎ ｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ｔｔ ｅａｇ ｒｔ ｈ ｈ ｉ ｓｅ ｄ ｎ ｅ ｈ ｓ ｇｏ ａ ｐ ｉ ｌｓ ｌｔｏ ． Ｉ ａ ｉｈ ｒａ ｃ ｒ ｃ ｈ ｎｔ ｅＣｈ ｎ ａｇ ｒｔｍ ｎ ａ ｔｒｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｓ ｅ ｄｔ ａ ｈ ｅ ｅｉ ａ— ｌｂ ｌｏ ｔ ｍａ ｏｕｉｎ ｔｈ ｓａｈｇ ｅ ｃ ｕ ａ ｙｔ ａ ｈ ａ ｌｏ ｉ ｈ ａ ｄ ａｆ ｓｅ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｐ ｅ ｈ ｎｔ ｅｇ ｎ ｔ ｌ ｃ