人工魚群算法在單軸旋轉慣導系統軸向陀螺漂移辨識中的應用

雷 雯

引言

激光陀螺具有結構簡單、體積小、質量輕、精度高等優點，成為捷聯慣導系統的理想器件，已大量成功地運用于航空、航天、航海以及地面定位與定向等領域［1－3］。近幾年，以光學陀螺為慣性元件的旋轉式慣性導航系統已經成為研究熱點，并有取代傳統機械陀螺的趨勢［4－6］。從原理上講，單軸旋轉可以消除垂直于旋轉軸方向上的慣性器件誤差，但不能消除旋轉軸上的慣性器件誤差，特別是軸向陀螺漂移，因此單軸旋轉慣導系統的精度主要由軸向陀螺漂移決定。文獻［7］提出了一種基于姿態解算的軸向陀螺漂移的估計方法，單軸旋轉慣導系統的定位精度達到1nm／24h，文獻［8］將最小二乘支持向量機用于單軸旋轉慣導系統軸向陀螺漂移辨識，并利用混沌粒子群算法對其參數進行優化以提高辨識精度，定位精度達到1nm／72h。人工魚群算法AFSA（artificial fish swarm algorithm）是受魚群行為的啟發，由李曉磊于2002年提出的一種基于動物行為的群體智能優化算法，是行為主義人工智能的一個典型應用［9］。這種算法源于魚群的覓食行為，在一片水域中，魚往往能自行或尾隨其他魚，找到營養物質多的地方，因而魚生存數目最多的地方一般就是本水域中營養物質最多的地方。人工魚群算法根據這一特點，通過構造人工魚來模仿魚群的覓食、聚群、追尾及隨機行為，從而實現尋優。人工魚群算法可以克服傳統優化方法的許多不足和缺陷，實現和操作簡單。對函數不連續、不可微、局部極值點密集等苛刻的情況，更加具有很好的尋優能力。……