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龙图腾网获悉北京融合汇控科技有限公司申请的专利一种基于梯度搜索与TDOA-AOA协同的目标位置全局寻优方法及系统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：CN121210815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511745420.7，技术领域涉及：G06F17/12；该发明授权一种基于梯度搜索与TDOA-AOA协同的目标位置全局寻优方法及系统是由于传江;高勇;兰海波;吴龙文;吕如晨设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度搜索与TDOA-AOA协同的目标位置全局寻优方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于梯度搜索与TDOA‑AOA协同的目标位置全局寻优方法及系统，本发明实施例针对地面布站条件下纯到达时间差定位系统在高度维观测性差导致定位精度低的问题，通过融合多站TDOA信息与单一主站到达角信息，构建了包含距离差与角度残差的适应度函数，将非线性定位方程求解转化为目标函数最小化问题并引入梯度优化器进行全局寻优。本申请通过梯度搜索规则平衡探索与开发能力并利用局部逃逸算子有效避免陷入局部最优。仿真表明本发明在保持水平定位精度的同时显著降低了高度估计误差提升了三维定位的整体性能。

本发明授权一种基于梯度搜索与TDOA-AOA协同的目标位置全局寻优方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度搜索与TDOA-AOA协同的目标位置全局寻优方法，其特征在于，所述方法包括： 基于目标到多个观测站的到达时间差TDOA测量信息以及到主站的到达角AOA测量信息，建立与目标三维位置相关的非线性方程组； 将求解非线性方程组构建为使一目标函数最小化的优化模型，所述目标函数为融合TDOA残差与AOA残差的适应度函数； 初始化一个包含N个梯度向量的种群，每个梯度向量代表一个潜在的目标三维位置解，并设置算法的控制参数，包括最大迭代次数和局部逃逸概率； 在每一次迭代中，通过梯度搜索规则GSR更新所有梯度向量的位置，梯度搜索规则GSR利用当前梯度向量的适应度函数梯度方向、历史全局最优解以及随机扰动来引导搜索； 基于设定的局部逃逸概率，通过局部逃逸算子LEO对部分梯度向量进行更新，所述LEO通过结合历史全局最优解、随机向量及新生成的解从而脱离局部最优； 更新当代的全局历史最优解和历史最差解；重复迭代过程直至达到最大迭代次数，将最终得到的全局历史最优解作为目标位置的估计值输出。

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