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1、第44卷第9期电力电子技术Vo1.44,No.92010年9月PowerElectronicsSeptember2010基于改进粒子群算法的空间配准雷宝权,李军辉,程咏梅(西北工业大学,自动化学院,陕西西安710072)摘要:在利用多传感器观测值进行空间配准时,系统误差模型难以构建、目标运动模型确定困难。针对此问题,从误差配准的基本原则出发,构造了目标函数,进而将配准问题转化为与系统误差模型无关的非线性优化问题,提出了基于异步学习因子的粒子群算法,对该优化问题进行求解。该粒子群算法简单,易于实现,收敛速度较快。最后通过仿真验证了该算
2、法的有效性和可行性。关键词:传感器:空间配准;粒子群算法中图分类号:TP212文献标识码:A文章编号:1000—100X(2010)09—0044—03TheSpaceRegistrationBasedonParticleSwarmOptimizationLEIBao-quan,LIJun-hui,CHENGYong.mei(NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’帆710072,China)Abstract:Duringthespaceregistrationofmulti—sensorobs
3、ervationvalues,systemerrormodelandtargetmotionmodelarehardtobeconstructed.Aimingatsolvingthisproblem,theobjectivefunctionbasedontheprinciplesoferrorregistrationisconstructed,andfurther,transformtheregistrationintothenon—linearoptimizationproblem,andproposeanimprovedpar
4、ti—cleswarmoptimization(PSO)basedonasynchronouslearningfactorstosolvethisnon-linearoptimizationproblem.Thisal·gorithmiseasytobeimplemented,andfasttobeconverged.Thesimulationresultsshowtheefectivenessandfeasibilityoftheproposedalgorithm.Keywords:sensor;spaceregistration
5、;particleswarmoptimization1引言了适当改进。通过构造不同的系统误差时变模型,仿在线类系统空间误差配准方法的核心是目标运真验证了算法的有效性和可行性。动模型和系统误差模型的构建,通常将缓慢时变的2基于改进PSo算法的空间配准系统误差视为时不变的这在实际工程中.常常是不随着传感器技术的不断发展.将会涌现出一些准确的。但系统误差又没有一个准确的描述模型.因不确定的、需要配准的系统误差源,因此建立一个与此,研究与配准误差模型无关的空间配准算法非常系统误差模型无关的配准处理过程就显得十分重重要【。误差配准的基本原则:
6、如果两个观测都配准要,这样可从误差配准的本质出发来寻求解决方法。到目标真实位置,则配准后的两个测量点之间距离2.1目标函数的构建应为零。这样两个观测配准的目标为:寻找一组系统以组网雷达系统为例.如图1所示.将上述基误差值,使配准后的航迹点距离最小。基于此思想,本思想按照如下步骤转换为一个优化问题。在一个通过构造适当的目标函数可将问题转化为非线性优雷达系统中,当进行两两配准时,有A,B两部雷达。化问题。该算法的优点是仅依赖于测量值。无需进行在公共参考笛卡尔坐标系内的坐标为(Xae,YAp),线性化,没有改变误差配准非线性的本质。粒子群
7、优(‰,yBp)。两部雷达对同一目标在k时刻的量测分化(ParticleSwarmOptimization.简称PSO)算法[41适别为(R,),(R,6『B)(包含系统误差和量测误差),用于求解大量非线性、不可微和多峰值的复杂优化与之对应的系统误差由距离偏差(,△0A)和角度问题。由于PSO算法概念简单,易于实现,收敛速度偏差(△R,A0)两部分组成。同理,量测误差为(R,较快,因而得到很大发展,并在很多领域得到应用。6}A),(B,0B)。在此从误差配准的基本原则出发,在不改变误差配准非线性本质的情况下.通过构造合理的目标函数,
8、将配准问题转化为与目标运动模型和系统误差模型无关的非线性优化问题.利用PSO算法来解决此问题,并引入异步学习因子思想对该算法进行图1为非同地雷达误差配准的几何关系图定稿日期:2010—05—28作者简介:雷宝权(1963一),男,陕西
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