了提高传统地形匹配算法的定位精度,提出一种基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航定位算法。该算法以SINS的指示位置为中心构造搜索区域,对二维粒子群进行初始化,利用实时水深测量序列与待匹配序列之间的平均Hausdorff距离作为适应度函数,在线性递减权重的基础上引入收敛因子对粒子的速度和位置进行约束更新,改善粒子"早熟"问题。在某海图内进行了水下地形匹配仿真实验,结果表明:初始位置误差大小不影响改进PSO算法的定位精度和匹配速度;当水下航行器初始位置误差较大时,与TERCOM算法相比,改进PSO算法的匹配精度提高了近5倍,匹配耗时缩减了近10倍。 哂?水下地形图水深曲线的方位关系，消除噪声影响[15]。所以本文采用MHD作为实时水深测量序列与匹配序列之间的适应度函数。设水深测量序列真值为S={s1,s2,…,sL}，其中，si=(sxi,syi,szi)为测量点的经度、纬度和水深值，i=1,2,…,L)，L为测量序列长度。由于地形图上每个点的水平坐标与水深值可通过数字地图映射，所以S在海图上对应的实时水深序列为地磁匹配算法-张家港电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机：为水平位置坐标。匹配序列确定方式如图1所示，以SINS所给出的当前指示位置为中心，本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  根据式(2)和(3)建立xm×ym的搜索区域，在搜索窗口内以每一个节点(粒子)为起点，以水深测量序列S为模板可形成一条匹配序列Tj。设匹配水深序列为Tj=对应的水平位置坐标序列为：MTj={mt1j,mt2j,…,mtLj}，其中，mtij=(mtxij,mtyij)。则适应度函数定义为：M)式中：||||为欧氏距离即L2范数；函数HMHD(MS,MTj)为两个点集之间的有向MHD距离，距离越大表示匹配程度越差ij）图1匹配序列的确定.3改进PSO算法的思路假设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成的群体以一定的速度运动，每个粒子都有速度和位置参数针对地磁日变严重影响地磁匹配导航定位精度和可靠性的问题,提出一种地磁日变影响下的地磁匹配算法。首先根据地磁日变的特性,构造地磁日变影响下的均方差相关性准则,补偿地磁日变对匹配结果的影响。然后建立匹配曲线的参数化模型,将相关性准则转化为位置误差、航向误差和地磁日变误差的表达式,从而将地磁匹配转化为非线性方程组的求解。最后采用Broyden算法求解非线性方程组,实现地磁日变影响下的地磁匹配定位。仿真结果表明,在地磁日变场为50 n T时,传统地磁匹配方法发生了误匹配,而本文所提出算法的匹配定位最大经纬度误差为0.0032°,算法耗时16 ms,可以实现地磁日变影响下高精度快速匹配定位。地磁匹配算法-张家港电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com