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重庆大学智能信息算法课程ppt资料

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《计算智能》课件

《计算智能》课件

计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
05

2024版人工智能ppt介绍

2024版人工智能ppt介绍

和对象的技术。
02
图像分类
根据图像中像素的颜色、形状、纹理等特征，将图像划分到不同的类别
中。
2024/1/26
03
深度学习在图像识别与分类中的应用
通过训练深度神经网络模型，可以实现对大量图像数据的自动分类和识
别，达到甚至超过人类的识别水平。
20
目标检测与跟踪
2024/1/26
目标检测
在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标，通常使用矩形框标 注目标位置。
经典模型
LeNet-5、AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet、ResNet等。
13
循环神经网络（RNN）
循环神经单元
长短期记忆网络（LSTM）
RNN的基本单元，具有自反馈连接，能够处 理序列数据。
一种特殊的RNN结构，通过引入门控机制， 有效缓解梯度消失问题。
双向RNN
经典模型
同时考虑输入序列的正向和反向信息，提高 模型性能。
应用场景
市场细分、社交网络分析、 异常检测、推荐系统等。
9
强化学习
1 2
定义 强化学习是一种机器学习技术，其中模型通过与 环境的交互来学习最佳行为策略，以最大化累积 奖励。
常见算法 Q-learning、策略梯度方法、深度强化学习（如 DQN、AlphaGo）等。
3
应用场景 机器人控制、游戏AI、自动驾驶、智能制造等。
情感分析
研究如何识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，包括情感分 类、情感强度计算等任务。
应用场景
产品评论挖掘、社交媒体分析、舆情监测等领域广泛应用语义理 解和情感分析技术。
17
机器翻译与对话系统
机器翻译
研究如何利用计算机将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语 言文本，包括基于规则、统计和深度学习等方法。

重庆大学智能信息算法课程ppt资料

重庆大学智能信息算法课程ppt资料

内同步时差定位模型：
设信号源连续四次发射信号所处位置点为P1，P2，P3，P4，基站Ai 可通过P1和P2建立定位方程：
同理，可列出P1,与P3到基站Ai的时间差确定的定位模型以及 P1与P4到基站Ai的时间差确定的定位模型：
将前面三个非线性方程组进行整理可得，空间连续四点对于基 站Ai的时差定位方程如下：
外同步时差定位模型：
图中ri(i=0,1,2,3)表示信号源（移动台）P与基站Ai（i=0,1,2,3）的 距离。设信号源到达主站A0用时为t0，到达副站A1，A2，A3所用时间为 t1，t2，t3，v为电磁波速度即光速，则可以建立时差定位模型：
但是我们并不采用上页那种方法，因为实现基站同步 要求基站之间必须是视线传播，否则会产生很大的测 量误差，并且对硬件要求较高，系统复杂度很高。 所以，为了降低同步带来的昂贵费用，同时简化系统 复杂程度，我们采用下面介绍的内同步时差定位模型
基于遗传算法的目标定位技术介绍
目录：
★TDOA原理介绍 ★遗传算法原理介绍 ★基于遗传算法的TDOA定位技术
TDOA：Time Difference of Arrival 到达时间差 不同于基于信号到达基站的绝对时间的TOA定位，TDOA 是通过检测信号到达不同基站的时间差，来确定移动 终端的位置。TDOA降低了时间同步的要求，采用三个 不同的基站可以测到两个TDOA,移动台位于两个TDOA确 定的双曲线的交点。
遗传算法的目的，是寻找最优解 ，比如求函数的 最大值，优化问题都可以用遗传算法。
遗传算法组成部分：
1、编码（解码） 2、适应度函数 3、遗传算子（选择、交叉、变异） 4、运行参数
编码（解码）： 遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它 们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色 体或个体。这一转换操作就叫做编码。

2024版人工智能教学PPT课件

2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。

2024年人工智能培训课件(ppt4)精编版

2024年人工智能培训课件(ppt4)精编版

03
词法分析
研究单词的内部结构，包 括词根、词缀、词性等信 息。
2024/2/29
句法分析
研究句子中词语之间的结 构关系，建立词语之间的 依存关系或短语结构关系 。
应用场景
词性标注、分词、命名实 体识别、句法树构建等。
12
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语、 句子等的含义和它们之间 的语义关系。14源自04计算机视觉技术
2024/2/29
15
图像识别与分类方法
2024/2/29
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
21
游戏AI设计实例分析
游戏环境建模
将游戏环境抽象为马尔 可夫决策过程，定义游 戏状态、玩家动作、奖 励函数等。
2024/2/29
AI玩家设计
基于强化学习算法，训 练AI玩家学习游戏策略 ，实现自主决策和智能 行为。
案例分析
以具体游戏为例，分析 AI玩家的设计思路、实 现方法和性能表现，探 讨游戏AI设计的挑战和 前景。
问题建模
将实际问题转化为马尔可夫决策过程模型，定义状态、动作、奖励 等关键要素。
算法设计
选择合适的强化学习算法，如Q-learning、SARSA、Deep QNetwork等，根据问题特点进行定制和改进。
系统实现
基于算法设计，构建智能决策支持系统，包括数据处理、模型训练、 决策输出等模块。

什么是人工智能算法PPT学习教案

什么是人工智能算法PPT学习教案
第4页/共65页
5
蚁群优化算法研究背景 1/3
蚁群算法属于群智理论。群智能理论研究领 域有两种主要的算法：蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)和微粒群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。前者是对蚂蚁群 落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多 离散优化问题。微粒群算法也是起源于对简 单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的 过程，但后来发现它是一种很好的优化工具。
STEP 0 对n个城市的TSP问题，
城市间的距离矩阵为
，给TSP图中的每一条弧
赋信息素初值
，假设m只蚂蚁在工作，所有蚂蚁 都从同 一城市 出发。当前最好解是
。
N {1,2,...,n} A {(i , j) | i, j N}
(i, j)
(dij )nn
ij (0)
1 | A|
i0
w (1,2,, n)
第14页/共65页
15
蚁群算法与TSP问题 3/3
蚂蚁向下一个目标的运动是通过一个 随机原则来实现的，也就是运用当前所 在节点存储的信息，计算出下一步可达 节点的概率，并按此概率实现一步移动， 逐此往复，越来越接近最优解。
蚂蚁在寻找过程中，或者找到一个解 后，会评估该解或解的一部分的优化程 度，并把评价信息保存在相关连接的信 息素中。
两者的区别在于人工蚁群有一定的 记忆能 力，能 够记忆 已 经访问过的节点。同时，人工蚁群再 选择下 一条路 径的时 候是 按一定算法规律有意识地寻找最短路 径，而 不是盲 目的。 例如 在TSP问题中，可以预先知道当前城 市到下 一个目 的地的 距离。
第12页/共65页
13
蚁群算法与TSP问题 1/3

重庆大学信息融合课件 第二章 信息融合系统的模型和结构


传感器2
预处理
关 联
目 标 状 态

传感器N 预处理 跟踪和分类参数 集中式融合系统结构 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
分类
24
2.3 通用处理结构——分布式
分布式系统结构
分布式结构与集中式结构的区别在于，每个传感器的检测报告在进 入融合中心以前，先由它自己的数据处理器产生局部多目标跟踪航迹， 然后把处理后的信息送至融合中心，融合中心根据各结点的航迹数据完 成航迹关联和航迹融合，形成全局估计。相对于集中式系统，此类系统 具有造价低、可靠性高、通信量小等特点。
中的数据，对我军要害部位受敌人攻击时的脆弱性做出估计，
以及对作战事件出现的程度和可能性进行估计，并对敌方作 战企图给出指示和告警。
11
2.1 功能模型——第四级处理
第四级处理：过程评估（process assessment）
过程评估是一个更高级的处理阶段。通过建立一定的优
化指标，对整个融合过程进行实时监控与评价，从而实现多 传感器自适应信息获取和处理，以及资源的最优分配，以支
人际接口
数据融合模型
8
2.1 功能模型——第一级处理：目标评估
第一级处理：目标评估（object assessment） 数据配准：就是将时域上不同
步，空域上属于不同坐标系的 主要功能包括数据配准、数据关联、目标位置和运动学 多源观测数据进行时空对准， 从而将多源数据纳入一个统一 参数估计，以及属性参数估计、身份估计等，其结果为更高 数据关联：主 的参考框架中，为数据融合的 要处理分类和 后期工作做铺垫。 级别的融合过程提供辅助决策信息。 组合等问题 身份估计： 处理的是实 定位运动 传感器1 预处理 数据配准 体属性信息 学/属性参 的表征与描 数估计 跟 数据 述 传感器1 预处理 数据配准 踪

重大社2024《人工智能技术基础》课件模块7 面向对象程序设计

▪ 公开成员既可以在类的内部进行访问，也可以在外部程序 中使用。
7.1.4 私有成员与公有成员
>>> class A: def __init__(self, value1 = 0, value2 = 0): self._value1 = value1 self.__value2 = value2 def setValue(self, value1, value2): self._value1 = value1 self.__value2 = value2 def show(self): print(self._value1) print(self.__value2)
在Python中，可以使用内置方法isinstance()来测试一个对 象是否为某个类的实例。
>>> isinstance(car, Car) True >>> isinstance(car, str) False
7.1.1 类定义语法
Python提供了一个关键字“pass”，类似于空语句，可以 用在类和函数的定义中或者选择结构中。当暂时没有确定 如何实现功能，或者为以后的软件升级预留空间，或者其 他类型功能时，可以使用该关键字来“占位”。
7.1.4 私有成员与公有成员
下面的代码演示了特殊成员定义和访问的方法：
>>> class Fruit:
class Car: def infor(self): print(" This is a car ")
7.1.1 类定义语法
定义了类之后，可以用来实例化对象，并通过“对象名. 成员”的方式来访问其中的数据成员或成员方法。
>>> car = Car() >>> r()

智能信息处理导论PPT第8章__蚁群算法

借用已有的并行算法
8.8.3 蚁群算法常用的并行策略
并行独立蚁群 并行交互蚁群 并行蚂蚁 解决方法元素的并行评估 蚂蚁和解决方法元素的并行结合
8.9 蚁群算法的应用案例
背包间砚是一类典型的整数规划问题：假设有一个徒步旅行者，有n种物品可供其者本身所能承受
基于蚁群算法的RNN
8.7 免疫算法与蚁群算法的融合
8.7 免疫算法与蚁群算法的融合
8.8 并行蚁群算法
8.8.1 并行计算机及其分类 8.8.2 并行算法的设计 8.8.3 蚁群算法常用的并行策略
8.8.1 并行计算机及其分类
一般地讲，并行计算是利用并行计算机或分布式计算 机(包括分布式网络计算机)等高性能计算机系统所做 的计算。
8.1.2 基本蚁群算法的机制原理
人工蚁群系统所具有的主要性质有：
蚂蚁群体总是寻找最小费用可行解 每个蚂蚁具有记忆，用来储存其当前路径的信息，这种记忆
可用来构造可行解，评价解的质量、路径反向跟踪 当前状态的蚂蚁可移动至可行领域中的任一点 每个蚂蚁可赋予一个初始状态和一个或多个终止条件 蚂蚁从初始状态出发移至可行领域状态，以递推方式构造解，
8.5.1 系统辨识的蚁群算法
将蚁群在解空间内按照一定方式做初始分布
根据蚁群所处解空间位置的优劣，决定当前蚁群的信 息量分布
根据当前蚁群散布的总信息量分布情况和上一循环过 程中信息量的遗留和挥发情况，决定各子区间内应有 的蚁数分布
根据各子区间内应有蚁群分布状况和当前蚁群分布状 况之间的差别，决定蚁群的移动方向，并加以移动
n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各一次且最后回到出 发点的最短路径。
为模拟实际蚂蚁的行为，首先引进如下记号：设m是蚁群中蚂 蚁的数量， (i,j=1,2…,n)表示城市i和城市j之间的距离， 表示t时 刻在ij连线上的残留的信息量。初始时刻，各条路径上的信息量 相等，设 （C为常数）。蚂蚁k（k=1,2…,m）在运动过程中，根 据各条路径上的信息量决定转移方向， 表示在时刻t时蚂蚁由 位置i转移到位置j的概率

2024版《人工智能》课件

一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念和分类，了解各种学习方法的应用场景。

2. 掌握监督学习和无监督学习的基本原理，能够运用所学知识解决实际问题。

3. 了解神经网络的构成和工作原理，认识不同类型的神经网络及其应用。

三、教学难点与重点重点：机器学习的基本概念、分类和原理；监督学习、无监督学习；神经网络的构成和工作原理。

难点：理解机器学习的核心算法；掌握神经网络的训练和应用。

四、教具与学具准备1. 教具：PPT课件、黑板、粉笔。

2. 学具：教材、笔记本、计算器。

五、教学过程2. 理论讲解：a. 介绍机器学习的基本概念、分类和原理。

b. 详细讲解监督学习和无监督学习的原理及其应用场景。

c. 简要介绍神经网络的构成、工作原理和主要类型。

3. 实践演示：a. 演示监督学习中的线性回归算法。

b. 演示无监督学习中的Kmeans算法。

c. 演示神经网络的构建和训练过程。

4. 例题讲解：针对每个知识点，讲解典型例题，引导学生掌握解题方法。

5. 随堂练习：布置相关练习题，检验学生对知识点的掌握程度。

六、板书设计1. 机器学习的分类、原理及应用场景。

2. 监督学习和无监督学习的原理及例题。

3. 神经网络的构成、工作原理和主要类型。

七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习和无监督学习的区别与联系。

b. 应用线性回归算法解决实际问题。

c. 简述神经网络的构成及工作原理。

2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输入的输出。

无监督学习：在无标签的数据中，寻找潜在规律和结构。

b. 略。

c. 神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习输入和输出之间的映射关系，实现对未知数据的预测。

八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和原理掌握程度较好，但在实践操作中，部分学生对算法的理解和应用还存在困难，需要在课后加强练习。

重点和难点解析1. 机器学习的分类和原理的理解。

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基于遗传算法的目标定位实现： 目标的定位实现过程分为两部分：首先，给出一个理想的目标 运动轨迹，由此，获得理想情况下的时差数据和空间点的坐标 数据。然后，将理想的时差数据作为遗传算法的输入，运动目 标的坐标作为优化对象，求解定位方程。
1.二维平面的定位过程 （1）给定理想的目标运动轨迹 假设目标在基站A1以与x轴成30度仰角飞出，初始速度v0=1km/s，并 且每隔固定时间间隔T=0.1s向地面基站发射一次信号，由此得到xoy 平面的理想轨迹如图：
求解后即可得到移动台的空间位置坐标
相比外同步时差定位模型，内同步时差定位模型在时差获取时： 1.不需要地面基站时间统一，所以不需购买价格昂贵且对环境 要求苛刻的高精度时钟，降低了系统成本。 2.不要求基站之间必须是视线传播，使用范围更广 3.系统不需要基于统一信号的时差测量方式中专门的信号转发 设备及传输通道，所以系统总体简单易于实现
遗传算法概念：
遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一类借鉴生物界自然选 择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
遗传算法的概念最早是由Bagley J.D于1967年提出。遗传算 法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存、优 胜劣汰”的原理遗传算法模拟一个种群的进化过程，并且通过选 择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优 （或近最优）的状态
遗传算法的目的，是寻找最优解 ，比如求函数的 最大值，优化问题都可以用遗传算法。
遗传算法组成部分：
1、编码（解码） 2、适应度函数 3、遗传算子（选择、交叉、变异） 4、运行参数
编码（解码）： 遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它 们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色 体或个体。这一转换操作就叫做编码。
对无源时差定位算法的研究，目前已提出多种具有不同精度和计算 复杂性的定位算法，可分为具有解析表达式解的算法和递归算法两 种。具有解析表达式解的算法有 Fang算法、Chan 算法等，递归算 法有泰勒级数展开法、DAC（分类征服）算法等。这些算法中 Chan 算法、泰勒级数展开法精度最高。Chan 算法特点是计算量小，适 合三站和多站，当噪声比较小并且服从高斯分布时，定位精度较高， 但在非视距(NLOS)环境下定位精度会显著下降。泰勒级数展开法是 一种需要初始位置的递归算法，需要一个与实际位置接近的初始估 计位置以保证算法收敛，对于不收敛的情况不能事先判断，除此之 外，泰勒序列展开法还需要有关 TDOA 测量值的先验信息，计算量 也较大。
内同步时差定位模型：
设信号源连续四次发射信号所处位置点为P1，P2，P3，P4，基站Ai 可通过P1和P2建立定位方程：
同理，可列出P1,与P3到基站Ai的时间差确定的定位模型以及 P1与P4到基站Ai的时间差确定的定位模型：
将前面三个非线性方程组进行整理可得，空间连续四点对于基 站Ai的时差定位方程如下：
用遗传算法实现时差定位的测试中，选取轨迹上等时间间隔的100个点 代表整个过程，并将这些点分为25组，每相邻4个点为1组。遗传算法每 次依次解算空间四个点的坐标，25组全部解算完成后将结果汇在一起， 得到目标轨迹
（2）将无源时差定位方程转化为待优化问题 遗传算法是一种优化算法，所以在用遗传算法进行无源时差定位方程解 算时，首先要将其转化成一个待优化问题。过程如下： 将获取的时差值、基站坐标作为已知量带入到前文定位方程组中
在确定了定位模型，并获得了时差数据后，需要解算复杂的非 线性方程组来获得目标坐标，确定目标位置。以往的方法大多 是对传统的外同步定位方程的解算，不适用本次的内同步方法 遗传算法适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问 题，本次选择遗传算法进行目标位置解算，将时差数据信息作 为输入，通过遗传算子操作，在给定解集空间内解算运动目标 位置
TDOA定位示意图
两种方式获取TDOA：
1.利用移动台到达的时间TOA，取其差值来获得， 这时仍需要基站时间的严格同步，但当基站间移动 信道传输特性相似时，可减少由多径效应带来的误 差。 2.将一个移动台接收到的信号与另一个移动台接收 到的信号进行相关运算，得到TDOA的值，这种算 法可以在基站和移动台不同步时，估计出TDOA值。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ参数
解空间
解码 编码
个体
编码空间
适应度函数： 遗传算法的适应度函数也叫评价函数，是用来判断群 体中的个体的优劣程度的指标，它是根据所求问题的 目标函数来进行评估的。 适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行 自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身 的要求而定。
遗传算法运算流程图：
TDOA定位分两步完成：第一步：利用时延估计技术得到 基站间的波达时差估计，然后将其转换为基站间的距离 差测量值，得到一组非线性方程；第二步：利用有效的 算法得到这些非线性方程组的正确解，即得到移动台的 位置坐标。 接下来介绍两种TDOA定位模型并进行比较和讨论，选择 合适的定位模型，获得TDOA测量值。
外同步时差定位模型：
图中ri(i=0,1,2,3)表示信号源（移动台）P与基站Ai（i=0,1,2,3）的 距离。设信号源到达主站A0用时为t0，到达副站A1，A2，A3所用时间为 t1，t2，t3，v为电磁波速度即光速，则可以建立时差定位模型：
但是我们并不采用上页那种方法，因为实现基站同步 要求基站之间必须是视线传播，否则会产生很大的测 量误差，并且对硬件要求较高，系统复杂度很高。 所以，为了降低同步带来的昂贵费用，同时简化系统 复杂程度，我们采用下面介绍的内同步时差定位模型
基于遗传算法的目标定位技术介绍
目录：
★TDOA原理介绍 ★遗传算法原理介绍 ★基于遗传算法的TDOA定位技术
TDOA：Time Difference of Arrival 到达时间差 不同于基于信号到达基站的绝对时间的TOA定位，TDOA 是通过检测信号到达不同基站的时间差，来确定移动 终端的位置。TDOA降低了时间同步的要求，采用三个 不同的基站可以测到两个TDOA,移动台位于两个TDOA确 定的双曲线的交点。