改进的粒子滤波算法在船用组合导航中的应用

将典型的粒子滤波算法应用于非线性INS/GPS船用组合导航系统中时,不能解决重要性函数与似然函数的不匹配问题,且当传感器具有较大的漂移误差时,无法根据当前的观测值对粒子状态进行修正。为解决这些问题,基于典型的粒子滤波算法提出一种改进的粒子滤波(improved particle filter,IPF)算法。根据当前的观测值估计对应的状态误差,并在确定粒子的权值和重采样前对预测的粒子的误差进行修正。仿真结果表明:IPF算法能够有效解决上述问题,保持很好的滤波精度。

基于改进遗传算法的岛礁区航路规划模型

为解决船舶穿过岛礁区时危险度大、航行难、航路规划复杂等问题,提出应用实数路径点编码配合采取精英保留策略的遗传算法。考虑船舶的转向困难性、航程、人为指定经过路径点以及船舶安全性,建立适应度函数评价模型。在电子海图平台上提取障碍物特征多边形顶点坐标,规划出最佳航路。该算法能解决多约束条件下的多目标优化问题。对舟山岛礁区进行实例验证。结果表明,改进后的遗传算法能够解决岛礁区的复杂航路规划问题,且实现简单,收敛速度较快,也不易陷入局部极小值。随着自动控制技术的不断发展,可为船舶在岛礁区的自主航行提供理论支持。