PSO选星算法参数分析与改进

摘要：

多星座组合导航提供更多的可用卫星,但也增大接收机计算复杂度,选取部分可见星代替全部可见星进行接收机位置解算成为选星算法研究的热点.粒子群优化(PSO)选星算法将PSO算法引入到选星过程中,该方法能够减少选星时间,实现北斗/GPS组合星座快速选星.研究了该算法的关键参数包括惯性权重因子、加速系数、种群大小等对PSO选星算法性能的影响,并针对搜索过程容易陷入局部最优问题,提出自适应模拟退火粒子群优化(ASAPSO)选星算法,该算法通过引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子速度,以增强算法跳出局部极值的能力.采用实际数据对算法进行验证,结果表明:ASAPSO选星算法在保证选星时间的同时,能够提高算法搜索结果的准确性,其性能优于PSO选星算法.

关键词：多星座组合导航、北斗卫星导航系统、GPS、选星、粒子群优化(PSO)、模拟退火算法

所属期刊栏目：45

分类号：V241.6;TN967.1(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;辽宁百千万人才工程项目;辽宁省自然科学基金;辽宁省教育厅科学研究项目;辽宁省教育厅科学研究项目;辽宁省高等学校优秀人才支持计划

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2133-2138