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基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划 总被引:7,自引:0,他引:7
为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性. 相似文献
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多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多星座卫星组合导航,提出了一种自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,直接从各卫星导航系统接收机输出的定位信息入手,将各种误差因素的影响等效为一个总误差,建立一种动态定位的自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,通过引入调整系数、加权因子和自适应调节量对自适应滤波算法进行了改进,并分别对GPS、GLONASS和GALILEO系统设计了自适应子滤波器,然后采用联合滤波算法对各个子滤波器进行数据融合处理,最后对GPS/GLONASS/GALILEO组合导航系统进行了仿真验证,结果表明,该算法增强了滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果,提高了定位精度。
相似文献
相似文献
75.
为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的
基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩
阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算
法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼
滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模
型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组
合导航系统的滤波精度。 相似文献
76.
引言随着我国民航事业的迅猛发展,航空器数量与基础设施建设的不成比例增长,流量控制方法已经成为日常使用的流量管理方法。流量控制中准确的流量预测是空中交通流量管理系统的关键问题之一,如何准确预测某时间段机场的流量是本文着重解决的 相似文献
77.
离散型粒子群算法求解民航飞机排班问题 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了民航飞机排班问题,给出了飞机排班问题的基本数学模型。然后介绍了离散型粒子群算法的基本原理和在组合优化问题方面的应用,并通过相应参数的匹配选择将离散型粒子群算法引入到民航飞机排班问题。 相似文献
78.
海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度. 相似文献
79.
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