基于混沌粒子群的无人机组网导航信源筛选

作     者：刘伯彦 赵国荣 刘帅 高超 LIU Boyan;ZHAO Guorong;LIU Shuai;GAO Chao

作者机构：海军航空大学山东烟台264001 

出 版 物：《电光与控制》 (Electronics Optics & Control)

年 卷 期：2020年第27卷第8期

页      面：64-68,74页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61473306 61903374) 

主　　题：组网导航系统 粒子群算法 混沌序列 信源筛选 无人机 

摘      要：从组网导航系统选取信源无人机的需求出发,研究了集群无人机的测距定位模型和信源筛选问题,基于粒子群算法(PSO)和混沌理论,提出了一种混沌粒子群优化算法(CPSO)。利用相对距离数据建立无人机离散线性定位模型,信源筛选算法采用几何精度因子(GDOP)作为适应度函数,通过速度-位置更新公式的不断迭代,使估计结果逐渐趋向最优,另外,通过混沌映射处理初始种群,避免了PSO容易陷入局部最优解的问题。仿真结果表明,所提算法解算精度高于PSO,计算耗时仅为遍历法的14.6%,在一定范围内增加学习因子的值可以提高算法的解算效率。