基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法.pdf

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1、2015年第34卷第2期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)69DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)02-0069-04基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法戴邵武，王克红，钱俭学(1．海军航空工程学院控制工程系，山东烟台264001；2．92349部队，山东淄博255178)摘要：针对粒子群优化(PSO)算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足，以及KalmanPSO(KPSO)算法在设计与应用过程中存在

2、的缺陷，提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO(AKPSO)算法，并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型，建立了粒子群系统状态方程和观测方程；采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO，KPSO算法，有效地提高了加速度计的标定精度。关键词：加速度计标定；自适应Kalman粒子群优化；Markov链模型中图分类号：U666．1；TP18文献标识码：A文章编号：100

3、0-9787(2015)02-0069-04RapidcalibrationmethodforaccelerometerbasedonAKPSOalgorithmDAIShao．WU，WANGKe—hong，QIANJian．xue(1．DepartmentofControlEngineering，NavalAeronauticalandAstronauticalUniversityYantai264001，China；2．92349UnitofPLA，Zibo255178，China)Abstrac

4、t：AimingatprematureandtrappedinalocaloptimumwhichappearedincalibrationoptimizationofaccelerometerbasedOFtparticleswarmoptimization(PSO)algorithmandinsufficiencewhichexistedindesignandapplicationprocessofKalmanPSO(KPSO)algorithm，animprovedPSOalgorithmbas

5、edonadaptiveKalmanfiltering(AKPSO)isproposedanditisappliedsuccessfullytofastcalibrationofaeeelerolneter．UsingparticleswarmstatespaceMarkovchainmodel，stateequationandobservationequationofparticleswarmsystemareestablished；exponentiallyweightedadaptiveatte

6、nuationmemo~Kalmanfilteringisusedtoestimatepositionofparticle．SimulationresultofaccelerometercalibrationshowsthattheproposedalgorithmisbetterthanPSOandKPSOalgorithminbothconvergencespeedandconvergenceprecision，anditcaneffectivelyimprovecalibrationprecis

7、ionofaccelerometer．Keywords：calibrationofaccelerometer；adaptiveKalmanPSO(AKPSO)；Markovchainmodel0引言性方程组的优化求解问题。针对传统非线性方程组求解方惯性导航是一种抗干扰能力强、隐蔽性好不依赖于任法存在的不足，有学者将粒子群优化(particleswarmop—何外部信息的自主导航系统，在航空、航天、航海和许多民timization，PSO)算法引入到加速度计的标定中，证明了用领域都得到了广泛的应用。然而

8、惯性导航精度随时间增基于PSO算法的加速度计标定方法具有可行性、有效性，长而不断下降的缺点严重制约了其导航精度的提高。惯导与传统牛顿迭代标定方法相比，更加具有优越性。系统误差的标定与补偿，是提高惯导系统精度十分有效的然而，在标定优化后期，PSO算法出现了早熟、标定值方法。对此，荷兰学者L6ttersJC在1998年提出了基于模陷入局部最优，导致优化结果与理想结果之间存在一定差观测的加速度计标定方法，基本原理是三轴的加速度计异。随着对基本PSO算法研究的不