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基于区域划分自适应粒子群优化的超短基线定位算法

发布时间:2021-04-27 18:56
  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. 

【文章来源】:控制与决策. 2019,34(09)北大核心EICSCD

【文章页数】:8 页

【参考文献】:
期刊论文
[1]区域分割的自适应变异粒子群算法[J]. 陈侃松,阮玉龙,戴磊,兰智高,邵建设.  电子学报. 2017(08)
[2]多策略自适应粒子群优化算法[J]. 汤可宗,丰建文,李芳,杨静宇.  南京理工大学学报. 2017(03)
[3]基于RSSI和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法[J]. 冯秀芳,吕淑芳.  控制与决策. 2014(11)
[4]浅海信道有效声速估计及其在水声定位中的应用[J]. 梁国龙,林旺生,王燕.  声学技术. 2012(01)
[5]自适应进化多目标粒子群优化算法[J]. 陈民铀,张聪誉,罗辞勇.  控制与决策. 2009(12)
[6]二次水声定位系统误差分析[J]. 易昌华,任文静,王钗.  石油地球物理勘探. 2009(02)



本文编号:3163988

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