TDOA定位的泰勒级数展开最小二乘定位算法Matlab源码

function [x,y]=Taylor_TDOA(x0,y0,Lambda,BSxy,Delta)
%% TDOA定位泰勒级数展开最小二乘定位算法
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%% 输入参数列表
% (x0,y0)      迭代初始值（米）
% Lambda       TDOA观测值（米）
% BSxy         基站坐标（米），N×2矩阵
% Delta        迭代停止的门限（米）
%% 输出参数列表
% (x,y)        定位结果

%%
dxy=Inf;
N=size(BSxy,1);%基站个数
H=zeros(N-1,2);%H矩阵初始化
x=x0;
y=y0;

TDOA定位的Chan算法Matlab源码

function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)
%% TDOA定位定位Chan算法
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%*********************************************************
%  CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算
%  输入参数:
%            R(N-1×1): TDOA测量值
%            Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行
%  输出参数:
%            POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结

基于遗传算法的有向图的边序列遍历算法Matlab源码

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY,LC1,LC2]=MYGA(K,N,Pm,VA,VB,P,D)
%% 此函数实现遗传算法，用于用于有向图的边遍历序列的优化
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%% 输入参数列表
% K         迭代次数
% N         种群规模，要求是偶数
% Pm        变异概率
% VA        对偶图各边的起点在原图中对应的节点标号
% VB        对偶图各边的终点在原图中对应的节点标号
% P         对偶图各边对应的最短路径，

基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码

%% “投影寻踪＋遗传算法优化”的主仿真程序
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%% 第一步：仿真参数设置
clear
clc
close all
load Q5.txt
DD=Q5;%导入D矩阵
[n,p]=size(DD);
np=15;           %训练样本的个数，前面1～np个样本用于建立模型，剩下的样本用于预测
if np>=n
    error('用于预测的样本个数不能大于或等于样本总数，请重新设置');
end
year=1:np;%选择参与计算的样本，默认选择全部
Factor=1:p;%选择部分指标，默认选择全部
D=DD(year,Factor);

双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAU

(KU,KD,NU,ND,PmU,PmD,V,Q,R,m,t,p0,CF,Alpha,Beta,C0,Q0,h,a,b,d,Cr)
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%% 输入参数列表
% KU       上层迭代次数
% KD       下层迭代次数
% NU       上层种群规模，要求是偶数
% ND       下层种群规模，要求是偶数
% PmU      上层变异概率
% PmD      下层变异概率
% 其余参数均为模型参数
%% 输出参数列表

除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP

(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB,Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB)

基于遗传算法的CDMA多用户检测Matlab源码

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GSAMD(KK,N,Pm,MM,t0,Alpha,Y,A,R)
%% 此函数实现遗传算法，用于CDMA多用户检测问题的优化求解
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%% 输入参数列表
% KK       迭代次数
% N        种群规模，要求是偶数
% Pm       变异概率
% MM       状态转移次数
% t0       初始温度
% Alpha    降温系数
% Y        匹配滤波器组的输出，在函数外部由仿真算法给出
% A      

异构计算系统中基于遗传算法的任务分配与调度MATLAB源码

function [BestX1,BestX2,BestY,AllFarm1,AllFarm2,LC1,LC2]=GSA(M,N,Pm,Pd,K,t0,alpha,TaskP,Theta,Phi)
%% 异构计算系统中的任务分配与调度问题的遗传算法通用MATLAB函数
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    人工免疫克隆选择算法是一种比较新型的智能算法，其基本算法结构与遗传算法是类似的，以下源码是为网络节点分组调度问题而设计的算法。

function [BestX,BestY,AllABfarm,LC1,LC2]=AIA2(M,N,Ns,Ncm,Nr,Pd,alpha,beta,K,Cx,Cy,r,Sx,Sy)
%% 网络节点分组调度的人工免疫优化算法通用Matlab程序
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%% 输入参数列表
% M------------人工免疫优化算法迭代次数
% N------------抗体群的规模
% Ns-----------免疫选择算子中选中的抗体个数
% Ncm----------克隆变异算子中产生的新抗体的个数
% Nr-----------抑制操作中保留下来的抗体个数
% Pd-----------变异程度控制参数，取值0～1，越大变异越厉害
% alpha--------亲和度加权系数，用于激励度的计算

    前不久团队贴出一些常用信号的循环谱仿真图（见【GreenSim原创】常规信号的循环谱），由于篇幅所限这个帖子把剩余的几幅图和程序贴出来，供大家交流。

            64QAM