【摘 要】
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针对无人机集群协同定位的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的无人机集群置信传播协同定位方法。基于置信传播原理构建无人机集群的因子图模型,通过不断更新推断,以求得每个节点的后验概率分布;采用几何精度因子(GDOP)值为适应度函数,并对原始麻雀搜索算法进行混沌初始化和自适应变异改进,改善了算法限于局部最优的问题并提高了算法快速收敛性能。仿真结果表明,改进麻雀搜索算法在收敛精度和速度上实现了最优,大幅提升了僚机的定位精度,集群中定位误差小于0.5 m的累积误差分布达到了97.1%,高于原始置信传播的81.9%
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873125,62073163),国防科技创新特区项目支持,江苏省自然科学基金(BK20181291),中央高校基本科研业务费专项基金(NZ2020004),航空科学基金项目资助(ASFC-2020Z071052001),高等学校学科创新引智计划资助(B20007),上海航天科技创新基金项目资助(SAST2019-085),高端专家引进计划(G20200010142)。
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针对无人机集群协同定位的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的无人机集群置信传播协同定位方法。基于置信传播原理构建无人机集群的因子图模型,通过不断更新推断,以求得每个节点的后验概率分布;采用几何精度因子(GDOP)值为适应度函数,并对原始麻雀搜索算法进行混沌初始化和自适应变异改进,改善了算法限于局部最优的问题并提高了算法快速收敛性能。仿真结果表明,改进麻雀搜索算法在收敛精度和速度上实现了最优,大幅提升了僚机的定位精度,集群中定位误差小于0.5 m的累积误差分布达到了97.1%,高于原始置信传播的81.9%
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