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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116224221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211551709.1，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法是由吴华锋;张媛媛;王维军;梁立年设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法，包括：获取锚节点采集的RSS测量值，计算得到RSSD值；构造基于RSSD的非凸最大似然问题，并基于反向学习和混沌图，获得多样化种群；采用自适应变异策略进行全局搜索，通过交叉处理、异常值处理，最终选择得到最优个体，以作为目标节点的定位信息估计。与现有技术相比，本发明构造基于RSSD的非凸最大似然问题，以避免因近似引入额外的误差；基于改进的差分进化算法来获得可行的解决方案；将反向学习结合混沌图来获得多样化的种群，从而提升种群质量；此外，基于两种不同子策略的自适应变异，以保持全局探索和收敛之间平衡。由此能够有效解决高斯混合噪声和未知发射功率的定位问题，提升定位的速度和精度。

本发明授权一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法在权利要求书中公布了：1.一种高斯混合噪声环境下的RSSD定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取锚节点采集的RSS测量值，并计算得到RSSD值； S2、构造基于RSSD的非凸最大似然问题，并基于反向学习和混沌图，获得多样化种群； S3、采用自适应变异策略进行全局搜索，通过交叉处理、异常值处理，最终选择得到最优个体，以作为目标节点的定位信息估计； 步骤S3具体是采用基于两种不同子策略的自适应变异策略进行全局搜索： 在第g代中，利用AM策略从当前种群中创建一个新种群； 将自适应控制参数与阈值进行比较来选择两种不同的策略，其中是所有个体的平均目标函数值，是最佳个体的目标函数值； 从当前种群创建两个大小相等的子种群和，，L为种群规模，再通过第一组变异操作和第二组变异操作得到新种群； 所述第一组变异操作的计算式具体为： 所述第二组变异操作的计算式具体为： 且有， 其中，为当前种群中最佳的个体，为衰减因子，当，则使用第一组变异操作来产生突变种群，否则使用第二组变异操作来产生突变种群。

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