高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定...高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定位在线阶段进行指纹匹配解算,分别讨论了指纹间距取25 m、50 m、100 m时混沌粒子群优化加权K值邻近算法的收敛性和精确性.仿真结果表明:经混沌粒子群优化的加权K值邻近算法收敛速度更快,定位解算结果精度更高;在提高列车位置指纹定位精度方面,比单纯的加权K值邻近算法以及经粒子群优化的加权K值邻近算法更具优越性,当指纹间距取25 m时,列车定位误差小于25 m的概率高达96%,使隧道环境中列车位置指纹定位精度得到有效改善.展开更多
