基于改進(jìn)粒子群算法的空間系校正及配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、粒子群算法(PSO)是一種基于群體搜索策略的智能進(jìn)化算法,其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、代碼量小,但是它易陷入局部極點(diǎn),搜索精度不高。本文在保持基本PSO算法優(yōu)點(diǎn)的前提下,從社會(huì)心理學(xué)和生物行為學(xué)的角度去考慮提高粒子群算法的探測(cè)和開發(fā)性能,提出了一種基于自學(xué)習(xí)機(jī)制的PSO算法,使粒子在更新自身的速度時(shí)通過(guò)學(xué)習(xí)迄今自身和整體情況而決定下一步飛行決策,它動(dòng)態(tài)地增加了后代微粒群的多樣性,減少了進(jìn)化運(yùn)算中的人為干預(yù),提高系統(tǒng)的自適應(yīng)性,并用測(cè)試函數(shù)驗(yàn)

2、證該算法在提高其收斂速度和優(yōu)化精度上的優(yōu)越性。
　　 三軸測(cè)量系校正及配準(zhǔn)技術(shù)在激光通信、導(dǎo)航定位、姿態(tài)測(cè)控等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,是空間測(cè)量的基本問(wèn)題之一。目前的三軸測(cè)量系中不可避免地存在軸間正交誤差、增益誤差及零點(diǎn)漂移,而雙三軸正交測(cè)量系之間因?qū)?yīng)軸的不平行普遍存在失配現(xiàn)象,這都對(duì)高精度測(cè)量影響很大。通過(guò)提高制造工藝尋求解決這一問(wèn)題的途徑是不現(xiàn)實(shí)的,且由于這種影響的非線性特點(diǎn)和三維測(cè)量的要求,使得標(biāo)定工作不易進(jìn)行,對(duì)標(biāo)定設(shè)備要求

3、很高,加大工作量和科研成本。因此比較有效可行的方法是通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)三軸測(cè)量系進(jìn)行校正和配準(zhǔn)。
　　 針對(duì)三軸測(cè)量系校正問(wèn)題,本文依據(jù)將測(cè)量系投影到琿想正交系的思想,并簡(jiǎn)化理想正交系模型,通過(guò)建立矢量場(chǎng)測(cè)量系到理想正交系映射關(guān)系,建立誤差參數(shù)模型;利用自學(xué)習(xí)機(jī)制的改進(jìn)PSO算法求解最優(yōu)影射參數(shù),以離線方式同時(shí)修正測(cè)暈軸軸間正交誤差、軸間增益偏差以及零點(diǎn)漂移的方法,實(shí)現(xiàn)了測(cè)量系劍理想正交系映射關(guān)系的參數(shù)辨識(shí)。而認(rèn)為經(jīng)過(guò)校正后的三軸測(cè)