基于自适应Levy飞行改进的TDOA三维定位算法

针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡,导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题,提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm,PFA)的TDOA定位算法,通过将自适应Levy飞行和改进后的PFA算法进行融合,增强了个体对定位区域复杂环境的适应性,解决算法早熟、易陷入局部最优等问题,提升了算法综合性能.通过仿真和实验,结果表明:与Taylor算法、LM算法相比,本文提出的算法(Levy-pathfinder algorithm,LPFA)可以提高定位精度;与PSO算法、PFA算法相比,LPFA算法可以在提高运算速度的同时得到更准确的定位结果.