系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2013年
5期
1049-1053
,共5页
于旭东%张鹏飞%谢元平%龙兴武
于旭東%張鵬飛%謝元平%龍興武
우욱동%장붕비%사원평%룡흥무
激光陀螺%惯导系统%单轴旋转%陀螺漂移%最小二乘支持向量机%混沌粒子群算法
激光陀螺%慣導繫統%單軸鏇轉%陀螺漂移%最小二乘支持嚮量機%混沌粒子群算法
격광타라%관도계통%단축선전%타라표이%최소이승지지향량궤%혼돈입자군산법
在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素.为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)对轴向激光陀螺漂移进行辨识.利用初始对准12 h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2(°)/h,系统定位误差优于1 nm/72 h.试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值.
在單軸鏇轉慣導繫統中,軸嚮陀螺漂移是影響繫統導航精度的重要因素.為瞭提高慣導繫統的導航精度,採用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)優化的最小二乘支持嚮量機(least squares support vector machine,LSSVM)對軸嚮激光陀螺漂移進行辨識.利用初始對準12 h內繫統緯度誤差和溫度變化量作為LSSVM模型的訓練數據,利用CPSO對LSSVM進行參數優化,利用優化後的LSSVM模型對軸嚮陀螺漂移進行辨識,軸嚮陀螺漂移辨識精度優于0.000 2(°)/h,繫統定位誤差優于1 nm/72 h.試驗結果錶明,CPSO是選取LSSVM參數的有效方法,該方法能夠有效地辨識軸嚮陀螺漂移,具有很高的辨識精度,具有很高的實際應用價值.
재단축선전관도계통중,축향타라표이시영향계통도항정도적중요인소.위료제고관도계통적도항정도,채용혼돈입자군산법(chaos particle swarm optimization,CPSO)우화적최소이승지지향량궤(least squares support vector machine,LSSVM)대축향격광타라표이진행변식.이용초시대준12 h내계통위도오차화온도변화량작위LSSVM모형적훈련수거,이용CPSO대LSSVM진행삼수우화,이용우화후적LSSVM모형대축향타라표이진행변식,축향타라표이변식정도우우0.000 2(°)/h,계통정위오차우우1 nm/72 h.시험결과표명,CPSO시선취LSSVM삼수적유효방법,해방법능구유효지변식축향타라표이,구유흔고적변식정도,구유흔고적실제응용개치.
