【摘 要】
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水下潜器主要通过惯导来实现导航,而惯导系统产生的位置误差会不断累计,因此根据水下地形高度信息对惯导系统提供修正是一种很好的方式。然而对于未经过优化的地形匹配,运算量大而且不实用,因此本文借用樽海鞘优化算法本身的特性,并根据实际应用背景的需求对樽海鞘群算法做了若干改良,并提出基于樽海鞘群优化的地形匹配导航算法,目的就是改善地形匹配系统的匹配概率及定位精度。本文首先研究了海底地形匹配系统的基本原理和运
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水下潜器主要通过惯导来实现导航,而惯导系统产生的位置误差会不断累计,因此根据水下地形高度信息对惯导系统提供修正是一种很好的方式。然而对于未经过优化的地形匹配,运算量大而且不实用,因此本文借用樽海鞘优化算法本身的特性,并根据实际应用背景的需求对樽海鞘群算法做了若干改良,并提出基于樽海鞘群优化的地形匹配导航算法,目的就是改善地形匹配系统的匹配概率及定位精度。本文首先研究了海底地形匹配系统的基本原理和运行过程,接着研究了樽海鞘群算法的原理和思想,并针对其不足之处做出了改进,最后将改进樽海鞘群算法应用到地形匹配问题中。针对樽海鞘群算法种群随机初始化特点,在种群初始化中引入Circle映射;通过在追随者位置引入自适应惯性权重、遗传算法来加强跟随者之间的交流,增强了算法寻优能力;在食物源位置引入随机游走策略,增强了算法跳出局部最优能力。通过8个经典基准函数检验改进樽海鞘群算法的寻优能力。在平均值上改进樽海鞘群算法在F1-F4、F6和F8函数平均精度达到最优值0,在F5和F7函数寻优上较樽海鞘群算法提高了4、16个数量级,在F5和F7函数上较正弦余弦樽海鞘群算法提高了1和11个数量级;对于标准差上,其在F5函数上较樽海鞘群算法提高了3个数量级,较正弦余弦樽海鞘群算法提高了1个数量级,在其他的7个函数上达到了理论最优值0。文章最后建立了300*300m、75km*75km范围,分辨率0.5*0.5m、100m*100m的海底数字地形图,将改进后樽海鞘群算法应用到水下地形匹配当中。在15DB信噪比下,ISSA地形匹配成功率在300m数字地形图上,地形一较SSA、CASSA提高了27%、10%;在75km数字地图上地形三分别提高了10%、3%,在地形四上分别提高了23%、13%。对于6条航迹线,改进樽海鞘群算法在6条航迹线上误差都小于5倍分辨率。实验结果表明利用改进樽海鞘群算法在水下地形匹配问题中,可以大幅度提高了地形匹配的搜索效果和准确度。该论文有图15幅,表11个,参考文献70篇。
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