基于区域划分自适应粒子群优化的超短基线定位算法

被引：26

作者：

黄健

严胜刚

机构：

[1] 西北工业大学航海学院

来源：

控制与决策 | 2019年 / 34卷 / 09期

关键词：

区域划分; 自适应粒子群算法; 超短基线定位系统; 有效声速; 水下声学定位; 声速修正;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; O427 [水声学];

学科分类号：

070206 [声学]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了降低由声速不确定引起的水下声学定位误差,提出一种基于区域划分自适应粒子群优化的超短基线定位算法.该算法将声速作为未知量,利用冗余的定位信息构建定位模型,针对标准粒子群算法收敛速度慢及容易早熟的问题,采用区域划分的方法动态调整粒子的惯性权重和学习因子,达到寻优能力与收敛速度的平衡,并引入自适应变异操作避免种群陷入局部最优解.仿真实验表明,所提出的算法能够有效提高声速未知情况下超短基线系统的定位精度.

引用

页码：2023 / 2030

页数：8

共 11 条

[1]

Self-localization of autonomous underwater vehicles with accurate sound travel time solution.[J].Jing Li;Han Gao;Shujing Zhang;Shuai Chang;Jiaxing Chen;Zhihua Liu.Computers and Electrical Engineering.2016,

[2]

SENSOR-BASED LONG BASELINE NAVIGATION: OBSERVABILITY ANALYSIS AND FILTER DESIGN [J].