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《基于TDOA的无人机无线定位算法研究》篇一一、引言随着科技的进步和应用的不断扩展，无人机的使用在多个领域日益增长。
由于其在环境探测、航拍摄影、搜索和救援等任务中的优势，无人机的定位技术变得尤为重要。
无线定位技术作为无人机导航的核心技术之一，其精确性和效率直接影响到无人机的性能。
在众多无线定位算法中，基于到达时间差（TDOA）的定位算法因其高精度和良好的抗干扰性而备受关注。
本文将重点研究基于TDOA的无人机无线定位算法。
二、TDOA无线定位算法概述TDOA（Time Difference of Arrival）即到达时间差，是指同一信号由不同路径到达接收端的时间差。
基于TDOA的无线定位算法通过测量信号在不同路径上的到达时间差，结合信号传播速度，计算出信号源的位置。
该算法广泛应用于无线通信、雷达、声纳等领域。
三、基于TDOA的无人机无线定位算法研究1. 算法原理基于TDOA的无人机无线定位算法主要利用多个接收器接收来自同一信号源的信号，通过测量不同接收器接收到信号的时间差，结合信号传播速度，计算出信号源的位置。
该算法需要至少三个接收器，且接收器之间需要有良好的通信和同步机制。
2. 算法实现（1）信号接收与时间差测量：无人机搭载的接收器接收到来自信号源的信号后，通过内部计时器测量信号到达的时间。
同时，各个接收器之间通过通信网络共享时间信息。
（2）数据传输与处理：接收器将测量得到的时间差数据传输至无人机上的处理单元。
处理单元利用TDOA算法计算出信号源的位置。
（3）位置计算：处理单元根据测量的时间差和已知的信号传播速度，利用几何方法（如双曲线交点法）计算出信号源的位置。
3. 算法优化为提高基于TDOA的无人机无线定位算法的精度和效率，可以采取以下优化措施：（1）提高接收器的时钟精度和同步性能，减小时间测量误差；（2）采用多路径识别和滤波技术，降低环境干扰对定位精度的影响；（3）优化数据处理算法，提高计算速度和准确性；（4）结合其他定位技术，如惯性导航、视觉定位等，提高无人机在复杂环境下的定位性能。
第25卷第8期系统工程与电子技术Systems Engineering and E lectronicsV ol 125N o 18,2003收稿日期:2002-05-31 修订日期:2003-01-07作者简介:李立春(1975-),男,博士研究生,主要研究方向为扩频通信系统。
文章编号:1001Ο506X (2003)08Ο0971Ο03采用改进遗传算法解决TDOA 定位估计中的非线性优化问题李立春,冉崇森,魏 峰(解放军信息工程大学通信工程系,河南郑州450002)摘 要:提出了当接收端在空间随机分布时,利用改进遗传算法解决T DOA 定位估计中遇到的非线性最优化问题。
采用浮点数编码遗传算法,引入一个非均匀变异算子,针对T DOA 方式进行最佳坐标搜索。
实验表明,在保证种群数量的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其它算法精度更高。
关键词:到达时间差定位法;最大似然估计;非均匀变异算子中图分类号:T N929.53 文献标识码:AAn E nhanced G enetic Algorithm for the N onlinear Optimization in T DOA 2B ased LocationLI Li 2chun ,RAN Chong 2sen ,WEI Feng(Department o f Communication Engineering ,Information Engineering University o f P LA ,Zhengzhou 450002,China )Abstract :An enhanced genetic alg orithm for the n onlinear optimization in T DOA 2based location is proposed.By floating point encoding and introducing a n on 2uniform mutation operator ,the alg orithm searches the optimum coordinates.T he ex perimental results sh ow that if the population size is big en ough ,the alg orithm is robust and can find the coordinates.It has a higher accuracy than other alg orithms.K eyw ords :T DOA ;Maximum likelih ood estimate ;N on 2uniform mutation operator1 引 言目前,蜂窝移动定位技术中按测量参数不同可分为到达信号强度法、时间定位法(T OA )、到达时间差定位法(T DOA )以及来波角度定位法(AOA )等[1]。
WSN中基于TDoA位置算法的改进研究无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种自组织的、分布式的物联网节点网络，其实现了许多无线传感技术的应用。
这种网络由众多的传感器组成，它们通常安装在被监测的区域内，通过互相通信达到监测和控制的目的。
对于WSN来说，位置信息是非常重要的，因为只有知道传感器的位置，才能更精确地进行监测和控制。
在WSN中，基于TDoA（Time Difference of Arrival）位置算法是一种常用的方法。
它们是通过确定从发射源到每个接收器的时间差来确定接收器的位置的。
这种算法主要优点是能够使用近距离接收器和距离目标源的永久接收器之间的信息，因此提高了定位的精确度。
而且，TDoA算法通过对接收信号进行处理防范了卡尔曼滤波等定位算法的漂移问题。
但是，TDoA算法的定位精度可能受到信号未知时间偏移和噪声的影响，因此，如何改进TDoA算法的精度也是一个重要的问题。
基于TDoA算法的改进方法很多，其中最常用的是加入误差率估计和工程几何技术，并结合优化算法来改进TDoA算法的精度。
为了进一步提高算法的精度，还可以更好地选择参考节点和移动设备之间的测距方式和时间同步方式。
比如，在参考节点的选择上，根据实际情况选择那些位置固定、容易被监测的节点，这些节点更容易实现位置信息输出，也可以有效避免节点受到影响而导致错误的情况。
此外，随着系统中各种传感器数量的增多，不同的传感器之间也存在一定的时间和时钟偏差，如果不加以处理，则这样的误差将会严重影响定位的精确度。
因此，为了弥补时钟和时间偏差，我们可以采用VLP（Visible Light Positioning）技术等方案。
除此之外，为了进一步提升TDoA算法的精度，我们还可以针对特定问题提出对应的解决方案。
比如，在环境多噪声的情况下，我们可以通过限制误差方程组的解，消除传感器测距误差造成的影响。
在节点簇中，为了避免较严重的干扰和高噪声等情况，我们可以减少测量值，间隔测量或在测量周期之间加入一些额外的控制步骤来保证精度。
基于TDOA室内定位算法的研究2500字在通信领域中，定位是一个值得研究的方向，其中室内定位是一个新的热门研究方向。
在室内定位中，我们要考虑到各种误差对定位精度的影响，同时还要考虑到为了尽可能地减小误差对定位性能的影响使用的定位算法的复杂度。
定位最想要的结果就是用合适的复杂度尽可能小的定位算法得到定位精度尽可能高的定位结果。
在本文中，我们讨论TDOA的定位方法，同时研究基于TDOA的WLS算法、Chan算法和Taylor算法。
毕业室内定位；定位算法；TDOA；Chan算法；Taylor算法在室内定位领域中，室内定位算法是极为重要的，它关系到定位性能的优劣。
在研究室内定位时，对于误差，我们主要考虑系统误差和非视距（NLOS）误差，系统误差是由定位系统本身造成的，而非视距误差是由障碍物的遮挡造成的。
在进行各种定位算法时，需要克服这两种误差。
各种算法都有优缺点，不同的环境算法的选择不同，各种算法适用于不同的环境。
在室内定位的研究中，基于TDOA定位算法的种类更多一些，本文深入介绍有关TDOA 定位的一些定位算法。
1、TDOA定位在室内定位的过程中，我们利用几个基站BS得到MS的坐标估计值，最常见的方法就是直接测出BS到MS之间的时间，而后得出BS到MS之间的距离量，这就是我们通常所说的TOA定位，但此法需要各个BS和MS之间在时间上必须保持同步，不能有偏差，这就给定位带来一定的麻烦。
为了解决这一问题，提出利用距离差进行定位，这就是TDOA定位，TDOA定位只要保证各个基站保持时间同步就可以进行。
2、基于TDOA定位算法利用TDOA定位的算法有很多，下面我们介绍几种基于TDOA的定位算法。
2.1 WLS算法WLS定位算法是由LS法演进得来的，在室内定位的算法中，LS法是用得最为广泛的定位算法，LS算法不涉及到权重的问题。
但在实际应用中，WLS算法比LS算法用得更为广泛，由于WLS算法的定位精度要高于LS算法，故在很多算法中用到WLS算法。
基于TDOA和改进粒子滤波算法的智能交通系统运行车辆定位王冬;吴蒋【摘要】为了克服已有车辆定位系统依靠GPS或RFID等固定设备进行定位时硬件成本高、同时对运动车辆进行定位时往往精度不高的缺点,提出了一种基于TDOA和改进粒子滤波的运动车辆定位方法;首先,通过TDOA算法和最小二乘法获取多个车辆坐标值估算值并对具有较大误差的坐标进行删除;然后通过RSSI信号强度对剩余的坐标值进行加权获取估计坐标的初始值;为了进一步提高定位的精度,设计了改进的粒子滤波算法以每个时刻的坐标初始值为观测值估算车辆的真实坐标,在算法中通过设计重要性概率密度函数和重采样提高滤波的精确度;取100 m×800 m的道路区域进行仿真,结果表明:文中方法能较为精确地实现运动车辆的定位,且与其它方法比较,具有硬件成本低和定位误差小的优点,是运动车辆定位的一种可行方法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)004【总页数】4页(P1196-1198,1208)【关键词】粒子滤波;车辆定位;智能交通;无线传感器网络;信号强度【作者】王冬;吴蒋【作者单位】琼州学院电子信息工程学院,海南三亚572022;琼州学院海南省嵌入式系统重点实验室,海南三亚572022;琼州学院电子信息工程学院,海南三亚572022【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言随着经济的发展和汽车的大量普及，智能交通系统（Intelligence Transportation System，ITS）开始获得人们的关注，其中车辆的身份和位置信息是ITS的关键组成部分，而运动车辆的定位技术是ITS中的一个热点和难点问题［1］。
目前已有的车辆身份获取和定位的主要方法有：基于视频监控和车辆图像获取识别的方法［2－3］、基于专用远程通信的方法（Dedicated Short Range Communication，DSRC）［4］、基于GPS与加速度传感器的车辆定位方法以及基于RFID的无线定位方法［5－8］。
TDOA 定位算法研究专 业:指导教师:院（系）：毕业设计（论文）题目基于TDOA的定位算法研究专业 _________________学号 ____________________学生 ________________________指导教师__________________________答辩日期__________________无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。
其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点，各节点通过协议自组成一个分布式网络，再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。
因此，其最重要的核心部位是节点传感器，应用的范围是面对广大使用用户和各种科技创新范围，其功能的关键所在是为用户提供可靠的、准确的、实时的研究数据。
那么，定位技术作为将这个核心”和关键”连接的纽带，它的重要性不言而喻。
本文首先通过调查无线传感器网络的发展历程，然后再研究其能够实现的各种功能，结合国内外在其各个领域像组网方式等的研究现状，通过分析，在分析的过程当中选择研究方向，最后通过选择，在定位算法上得到了突破口，然后研究的后续内容得以展开。
其次介绍了无线传感器的基础概念，分析其各个基本单元在其组成的网络当中的主要实现的功能，然后在其测距算法的类别中，介绍了三种经典算法理论，并同时与非测距算法对比，得出非测距算法的优越性，分析和研究目前已有的三种应用算法，最后整理出算法的改进方法。
通过对于TDOA定位查恩算法、TDOA定位最小二乘法算法以及TDOA定位最小二乘法加权算法来进行研究，按照提高精度的思路，最终在三种算法基础上尝试一种优化算法即进行质心处理的算法。
然后用仿真软件matlab软件进行组网和仿真，并且最终通过matlab进行仿真并且得到成功的验证。
然后大量的实验数据证明，通过质心加权处理的TDOA定位算法可以在实际中得到应用。
关键词：无线传感器网络；chan算法；TDOA ;质心加权；锚节点-I-AbstractWireless sensor networks can be seen by the data acquisition network, data distributi on n etwork and con trol man ageme nt cen ter composed of three parts. The main comp onents of the in tegrated sen sor, the data process ing unit and a com muni cati on module no des, each node through a distributed n etwork protocol from the compositi on, then the collected data via radio waves through the optimized transmission to the information processing center. Therefore, the most important part of it is the core of the sen sor no des, in the face of broad range of applicatio ns and a variety of scie ntific and tech no logical inno vatio n with user scope, its key functions is to provide users with reliable, accurate, real-time research data. Then, positi oning tech no logy as this "core" and "key" connection lin k, its importa nee is self-evide nt.Firstly, by investigating the development process of the wireless sensor network, and the n study its various fun cti ons can be achieved, at home and abroad in their various fields such as n etwork ing research status, through the an alysis, the an alysis of the process of selecti on research directi on, Fi nally, choose the positi oning algorithms to get a breakthrough, and then a follow-up study to expand the content. Secondly introduces the basic concepts of wireless sensorsto analyze the composition of each basic unit in the network among its main function, and location algorithm in its category, we introduce three classical algorithm theory, and also with non-Ranging algorithm comparison algorithm derived non-ranging superiority, analysis and research three applicati ons curre ntly available algorithms, and fin ally sorted out the algorithm method.By Chan for the TDOA algorithm, TDOA positioning method of least squares algorithm and weighted least squaresmethod TDOA locati on algorithm to con duct a study to improve the accuracy in accordanee with the idea, culminating in three algorithms based on an optimization algorithm that attempts to carry out centroid process ing algorithm . Then use simulati on software matlab software n etwork ing and simulation, and ultimately through matlab simulation and verification successfully. Then a large nu mber of experime ntal data proved that through the cen troid weight ing process TDOA algorithm can be applied in practice.Keywords: wireless sensor networks, chan algorithm, TDOA, weighted centroid, time delay-ii-目录摘要 (I)Abstract .............................................................................................. 11..第1章绪论 (1)1.1课题的来源 (1)1.2课题的研究目的 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.4本文的主要研究内容 (5)第2章无线传感器网络定位技术研究 (6)2.1无线传感器网络的具体结构以及优势 (6)2.2算法定义和相关参数 (10)2.3无线传感器网络的基础定位算法 (11)2.3.1TMM 算法 (11)2.3.2MLE 算法 (12)2.3.3非测距的WCL算法 (13)2.3.4非测距的迪维-跳数算法 (14)2.4系统的设计标准与评价参数 (16)2.5本章小结 (17)第3章TDOA定位算法 (19)3.1TDOA算法概述 (19)3.2TDOA算法的时延估计 (19)3.3无线传感器网络的基础定位算法 (23)3.3.1无线传感器网络的实验模型设置 (23)3.3.2无线传感器网络的数学模型设置 (23)3.3.3TDOA技术工程应用-查恩算法 (25)3.3.4TDOA技术数学应用算法-最小二乘法 (25)3.3.5TDOA技术最小二乘法的加权处理 (26)3.3.6质心加权算法 (27)3.4本章小结 (27)-III-第4章TDOA算法的实验仿真与数据分析 (29)4.1定位时延实验仿真设计与数据分析 (29)4.1.1时延仿真系统的设计 (29)4.1.2时延仿真数据分析 (30)4.2基于TDOA技术的定位算法仿真设计与数据分析 (31)4.2.1时延仿真数据分析 (31)4.2.2查恩算法实验仿真与数据分析 (31)4.2.3最小二乘算法实验仿真与数据分析 (33)4.2.4最小二乘算法加权处理后的实验仿真与数据分析 (35)4.3基于质心加权处理算法的实验仿真与数据分析 (36)4.3.1查恩算法实验仿真与数据分析 (36)4.3.2最小二乘算法实验仿真与数据分析 (37)4.3.3最小二乘加权算法实验仿真与数据分析 (38)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)附录1 (45)附录2 (49)-IV-第1章绪论1.1课题的来源近年来，无线通信、微电子技术、传感器技术以及嵌入式计算等技术的不断进步，推动了低成本、低功耗无线传感器网络(Wireless Sensor Network , WSN)的发展，促使无线传感器网络成为当今活跃的研究领域。
一种基于TDOA的弹着点定位改进算法娄京生;何为;张帅;王营冠【摘要】The conventional TDOA algorithm for the location of cannonball impact points suffers from low precision and poor efficiency. To overcome these shortcomings , we propose in this paper a new TDOA-based algorithm which is applicable to sensor arrays of random layout. Then K-Means algorithm is also adopted to eliminate outliers and ensure data quality. The experiment and application on data from range show that this algorithm can improve the precision of location and helps to avoid the computational complexity caused by high-order equations.%针对传统炮弹定位算法精度不高,实时性较差的缺点,提出一种基于TDOA的改进定位算法,并通过靶场实地数据对算法加以检验.该算法适用于传感器间连线成任意角度的阵列,并结合K-Means算法剔除离群点保证数据质量.实地数据检验表明,该算法明显提高了定位精度,并且规避了解高阶方程组带来的繁冗计算,达到了预期目标.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)002【总页数】5页(P125-129)【关键词】数据预处理;TDOA;夹角-射线算法;K-Means算法【作者】娄京生;何为;张帅;王营冠【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800【正文语种】中文【中图分类】TN98炮弹命中率是炮弹发射技术中相当重要的指标。
改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用王生亮;刘根友;高铭;王嘉琛;王彬彬【摘要】针对无线通信到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位技术位置解算为复杂的非线性方程最优化问题,采用实数编码遗传算法,提出了改进的自适应遗传算法.该算法设计了自适应交叉率和变异率的计算公式,考虑了随着进化代数增加种群的整体变化,同时考虑了每代种群不同个体适应度的作用,并引入最优保存策略防止优良个体的破坏,能有效产生新的个体进而摆脱局部最优值的搜索达到全局最优解.仿真结果表明,改进的遗传算法性能稳定,进化收敛速度和TDOA定位估计精度都有较大的提高.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2019(041)002【总页数】5页(P254-258)【关键词】到达时间差定位;实数编码;自适应遗传算法;最优保存策略【作者】王生亮;刘根友;高铭;王嘉琛;王彬彬【作者单位】中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049;中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,湖北武汉430077;中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049【正文语种】中文【中图分类】TN929.530 引言近年来随着位置服务(location based services, LBS)需求的剧增,北斗/全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)在室外无遮挡的环境下的定位导航占有很大的优势,但其无法在遮挡的环境及室内很好的发挥作用,3/4G蜂窝网通信系统[1-2]、三维无源定位系统[3]和诸多的室内定位手段[4-5] 可以弥补这一不足,这些手段都采用了到达时间差(time difference of arriva,TDOA)定位技术。
ＩＳＳＮ１００６－７１６７ＣＮ３１－１７０７／ＴＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＩＮＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ第４０卷第１期 Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．１２０２１年１月Ｊａｎ．２０２１ ＤＯＩ：１０．１９９２７／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｙｙｔ．２０２１．０１．０２２基于改进ＴＤＯＡ算法的设计与仿真吴端坡， 李俊杰， 许晓荣， 冯 维， 刘兆霆（杭州电子科技大学通信工程学院，杭州３１００１８）摘 要：为减弱信号传播中非视距等因素的影响，提高定位精度，提出改进到达时间差（ＴＤＯＡ）算法，给出了算法实现方案的流程和仿真对比结果。
该算法在ＴＤＯＡ算法的基础上，融入了速度和区域约束，以此判断目标是否超出移动距离阈值或者区域边界，对定位结果进行优化。
建模后对ＴＤＯＡ算法、速度受限定位算法、区域受限算法和改进ＴＤＯＡ算法进行了分析比较。
结果表明：当测量目标的定位精度、最大移动速度和采样频率分别发生改变时，改进ＴＤＯＡ算法的定位精度较ＴＤＯＡ算法明显提高。
该算法与其衍生算法（速度受限定位算法和区域受限定位算法）相比，成功融合了两种算法的优势，更好地提高了定位精度，实现了对非视距等定位误差的优化。
关键词：室内定位；ＴＤＯＡ算法；速度受限；区域受限中图分类号：ＴＮ９２５ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００６－７１６７（２０２１）０１－０１０７－０４ＤｅｓｉｇｎａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＩｍｐｒｏｖｅｄＴＤＯＡＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷＵＤｕａｎｐｏ， ＬＩＪｕｎｊｉｅ， ＸＵＸｉａｏｒｏｎｇ， ＦＥＮＧＷｅｉ， ＬＩＵＺｈａｏｔｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｎｏｎ ｌｉｎｅ ｏｆ ｓｉｇｈｔａｎｄｏｔｈｅｒｆａｃｔｏｒｓｉｎｓｉｇｎａｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆａｒｒｉｖａｌ（ＴＤＯＡ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｒｅｇｉｖｅｎ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｓｓｐｅｅｄａｎｄａｒｅａｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｔｏｊｕｄｇｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｔａｒｇｅｔｅｘｃｅｅｄｓｔｈｅｍｏｖｉｎｇｄｉｓｔａｎｃｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｒｔｈｅｒｅｇｉｏｎｂｏｕｎｄａｒｙ，ａｎｄｔｈｅｎｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．Ａｆｔｅｒｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｔｈｅＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｓｐｅｅｄｌｉｍｉｔｅｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｒｅｇｉｏｎｌｉｍｉｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｅｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ，ｍａｘｉｍｕｍｍｏｖｉｎｇｓｐｅｅｄａｎｄｓａｍｐｌｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｔａｒｇｅｔａｒｅｃｈａｎｇｅｄ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｄｅｒｉｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（ｓｐｅｅｄｌｉｍｉｔｅｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｒｅａｌｉｍｉｔｅｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ），ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｔｗｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｓｃａｕｓｅｄｂｙｎｏｎ ｌｉｎｅ ｏｆ ｓｉｇｈｔｅｔｃ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ；ＴＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｐｅｅｄｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ；ａｒｅａｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ收稿日期：２０２０ ０３ ０８基金项目：教育部产学合作协同育人项目（２０１９０１２８４００３）；杭州电子科技大学通信工程学院院级教学研究改革项目（ＴＸＹＢ２０１８０４）作者简介：吴端坡（１９８８－），男，浙江杭州人，博士，讲师，研究方向为智能信号处理。
