基于混沌粒子群的无人机组网导航信源筛选

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从组网导航系统选取信源无人机的需求出发,研究了集群无人机的测距定位模型和信源筛选问题,基于粒子群算法(PSO)和混沌理论,提出了一种混沌粒子群优化算法(CPSO)。利用相对距离数据建立无人机离散线性定位模型,信源筛选算法采用几何精度因子(GDOP)作为适应度函数,通过速度-位置更新公式的不断迭代,使估计结果逐渐趋向最优,另外,通过混沌映射处理初始种群,避免了PSO容易陷入局部最优解的问题。仿真结果表明,所提算法解算精度高于PSO,计算耗时仅为遍历法的14.6%,在一定范围内增加学习因子的值可以提高算
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