基于改進粒子群算法的空間系校正及配準技術研究.pdf

1、粒子群算法(PSO)是一種基于群體搜索策略的智能進化算法,其優(yōu)點是簡單、容易實現(xiàn)、代碼量小,但是它易陷入局部極點,搜索精度不高。本文在保持基本PSO算法優(yōu)點的前提下,從社會心理學和生物行為學的角度去考慮提高粒子群算法的探測和開發(fā)性能,提出了一種基于自學習機制的PSO算法,使粒子在更新自身的速度時通過學習迄今自身和整體情況而決定下一步飛行決策,它動態(tài)地增加了后代微粒群的多樣性,減少了進化運算中的人為干預,提高系統(tǒng)的自適應性,并用測試函數(shù)驗

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。
　　 三軸測量系校正及配準技術在激光通信、導航定位、姿態(tài)測控等領域有著廣泛應用,是空間測量的基本問題之一。目前的三軸測量系中不可避免地存在軸間正交誤差、增益誤差及零點漂移,而雙三軸正交測量系之間因對應軸的不平行普遍存在失配現(xiàn)象,這都對高精度測量影響很大。通過提高制造工藝尋求解決這一問題的途徑是不現(xiàn)實的,且由于這種影響的非線性特點和三維測量的要求,使得標定工作不易進行,對標定設備要求

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優(yōu)化算法對三軸測量系進行校正和配準。
　　 針對三軸測量系校正問題,本文依據(jù)將測量系投影到琿想正交系的思想,并簡化理想正交系模型,通過建立矢量場測量系到理想正交系映射關系,建立誤差參數(shù)模型;利用自學習機制的改進PSO算法求解最優(yōu)影射參數(shù),以離線方式同時修正測暈軸軸間正交誤差、軸間增益偏差以及零點漂移的方法,實現(xiàn)了測量系劍理想正交系映射關系的參數(shù)辨識。而認為經(jīng)過校正后的三軸測