一种改进的变异粒子群算法研究

粒子群优化算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)是一类性能优越的寻优算法。但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥。针对这一问题,引入粒子距离的概念,提出一种新的PSO改进方法(称为NA-PSO)。通过求解组网雷达的系统偏差,表明了NA-PSO算法的可行性,与对比方法相比较,能有效配准,且具有更好的收敛精度和更快的进化速度。     

粒子滤波在误差配准中的应用

系统偏差严重影响了多部雷达航迹的互联和目标状态的融合,因此如何解决误差配准成为一个关键问题。因为系统偏差和雷达的量测之间是一种非线性关系,所以无法直接使用Kal-man等线性滤波直接进行系统偏差的估计。为解决这一问题,利用非线性的粒子滤波器(PF),对目标状态和系统偏差的估计进行了探讨,为了对比其性能,设计了一种扩展Kalman滤波算法。仿真结果表明PF在误差配准中的应用是可行的,性能高于扩展Kalman滤波。