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《哈尔滨工程大学》 2009年
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基于粒子群优化的地形匹配导航算法研究

谭佳琳  
【摘要】: 水下潜器主要使用INS来进行导航,INS不可避免的存在累积性误差,利用水下地形高度信息为惯导系统提供修正即地形匹配导航是一种很好的方式。然而未经过优化的地形匹配过程,计算量大而且不实用,本文旨在利用粒子群优化算法本身的优点,结合应用背景的需求对PSO作一些改进,提出基于粒子群优化的地形匹配导航算法,目的在于提高地形匹配系统的匹配概率及定位精度、缩短匹配时间。 论文首先综述了海底地形匹配系统的原理与工作流程,分析了对匹配搜索算法进行优化的意义和目的。对优化问题理论进行了阐述和研究,并分析了优化算法在地形匹配问题中的应用过程,通过分析指出多数情况下粒子群优化算法(PSO)具有比其他优化算法更大的优势。 深入研究并分析粒子群优化算法的基本形式、原理和内容,结合地形匹配的应用背景,总结了粒子群优化算法的特点及改进机制,并采用线性离散时间系统的分析方法对粒子群优化算法的收敛性作了深入的讨论和分析。给出了基于基本粒子群优化算法的地形匹配导航算法并编程实现,通过大量仿真实验确定PSO算法求解地形匹配问题的合适的参数。通过仿真结果与传统地形匹配算法应用效果的比较,总结出PSO算法解决地形匹配问题的性能和特点。 论文最后结合地形匹配问题的应用背景以及粒子群优化算法应用在地形匹配问题中的特点,将混沌机制引入到粒子群优化算法中,提出混沌粒子群优化(CPSO)算法。其中基本PSO算法主要用于执行全局搜索,而混沌局部搜索(CLS)则根据PSO算法的结果执行局部搜索。通过仿真实验验证了改进算法的有效性,在求解地形匹配问题中大大提高了地形匹配的搜索效率。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:U666.1

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