基于粒子群優(yōu)化的地形匹配導(dǎo)航算法研究.pdf

1、水下潛器主要使用INS來進(jìn)行導(dǎo)航，INS不可避免的存在累積性誤差，利用水下地形高度信息為慣導(dǎo)系統(tǒng)提供修正即地形匹配導(dǎo)航是一種很好的方式。然而未經(jīng)過優(yōu)化的地形匹配過程，計算量大而且不實用，本文旨在利用粒子群優(yōu)化算法本身的優(yōu)點，結(jié)合應(yīng)用背景的需求對PSO作一些改進(jìn)，提出基于粒子群優(yōu)化的地形匹配導(dǎo)航算法，目的在于提高地形匹配系統(tǒng)的匹配概率及定位精度、縮短匹配時間。 論文首先綜述了海底地形匹配系統(tǒng)的原理與工作流程，分析了對匹配搜索算法進(jìn)

2、行優(yōu)化的意義和目的。對優(yōu)化問題理論進(jìn)行了闡述和研究，并分析了優(yōu)化算法在地形匹配問題中的應(yīng)用過程，通過分析指出多數(shù)情況下粒子群優(yōu)化算法(PSO)具有比其他優(yōu)化算法更大的優(yōu)勢。 深入研究并分析粒子群優(yōu)化算法的基本形式、原理和內(nèi)容，結(jié)合地形匹配的應(yīng)用背景，總結(jié)了粒子群優(yōu)化算法的特點及改進(jìn)機(jī)制，并采用線性離散時間系統(tǒng)的分析方法對粒子群優(yōu)化算法的收斂性作了深入的討論和分析。給出了基于基本粒子群優(yōu)化算法的地形匹配導(dǎo)航算法并編程實現(xiàn)，通過大量

3、仿真實驗確定PSO算法求解地形匹配問題的合適的參數(shù)。通過仿真結(jié)果與傳統(tǒng)地形匹配算法應(yīng)用效果的比較，總結(jié)出PSO算法解決地形匹配問題的性能和特點。 論文最后結(jié)合地形匹配問題的應(yīng)用背景以及粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用在地形匹配問題中的特點，將混沌機(jī)制引入到粒子群優(yōu)化算法中，提出混沌粒子群優(yōu)化(CPSO)算法。其中基本PSO算法主要用于執(zhí)行全局搜索，而混沌局部搜索(CLS)則根據(jù)PSO算法的結(jié)果執(zhí)行局部搜索。通過仿真實驗驗證了改進(jìn)算法的有效性，