CAJ | 학술논문

利用历史数据,对先纤陀螺随机漂移进行准确建模,对提高光纤捷联惯导系统的精度具有十分重要的意义.文中详细介绍了人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)和改进人工鱼群算法( Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA),给出了AFSA对随机信号建模的详细步骤和方法,分别应用传统的时间序列分析方法、人工鱼群算法、改进人工鱼群算法对光纤陀螺的随机漂移进行了建模.建模结果表明,AFSA对光纤陀螺随机漂移建模准确,比传统时间序列分析建模精度提高1.5％,IAFSA建模精度比AFSA建模精度更高,其收敛速度也更快.无论是从建模复杂度上,还是在建模精度上,AFSA和IAFSA均优于传统的时间序列分析方法,IAFSA是一种收敛速度更快、建模精度更高的光纤陀螺随机信号建模方法,
이용역사수거,대선섬타라수궤표이진행준학건모,대제고광섬첩련관도계통적정도구유십분중요적의의.문중상세개소료인공어군산법(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)화개진인공어군산법( Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA),급출료AFSA대수궤신호건모적상세보취화방법,분별응용전통적시간서렬분석방법、인공어군산법、개진인공어군산법대광섬타라적수궤표이진행료건모.건모결과표명,AFSA대광섬타라수궤표이건모준학,비전통시간서렬분석건모정도제고1.5％,IAFSA건모정도비AFSA건모정도경고,기수렴속도야경쾌.무론시종건모복잡도상,환시재건모정도상,AFSA화IAFSA균우우전통적시간서렬분석방법,IAFSA시일충수렴속도경쾌、건모정도경고적광섬타라수궤신호건모방법,