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王克红

作品数:6 被引量:21H指数:4
供职机构:中国人民解放军海军航空工程学院控制工程系更多>>
发文基金:中国航空科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:交通运输工程自动化与计算机技术航空宇航科学技术电气工程更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇交通运输工程
  • 2篇航空宇航科学...
  • 1篇电气工程

主题

  • 5篇子群
  • 5篇粒子群
  • 5篇粒子群优化
  • 3篇加速度
  • 3篇加速度计
  • 1篇导航
  • 1篇四元数
  • 1篇算子
  • 1篇姿态解算
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应卡尔曼...
  • 1篇组合导航
  • 1篇伪距
  • 1篇滤波
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇马尔科夫链
  • 1篇卡尔曼
  • 1篇卡尔曼滤波
  • 1篇混合PSO算...
  • 1篇基准函数

机构

  • 6篇中国人民解放...
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 6篇戴邵武
  • 6篇王克红
  • 3篇戴洪德
  • 1篇赵以顺

传媒

  • 2篇海军航空工程...
  • 1篇自动化与仪器...
  • 1篇电光与控制
  • 1篇压电与声光
  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 3篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
一种基于模观测的MIMU标定新方法被引量:6
2014年
为减少MIMU标定对转台的依赖,降低标定对转台精确姿态控制的要求,通过分析MIMU转动过程中模观测标定原理,将导航姿态解算引入到MIMU的标定,提出了一种MIMU标定新方法。该方法在MIMU转动过程中采用四元数进行姿态解算,静止时列写MIMU标定模观测非线性方程;采用动静相结合的连续标定编排方案实现待标定参数的完全激励,并将基于Logistic函数的改进PSO算法应用于MIMU的标定。仿真结果表明所提出的MIMU标定新方法在不依赖转台的情况下能够有效地实现MIMU的标定,且改进PSO算法有效地提高了MIMU的标定精度。
戴邵武王克红戴洪德
关键词:四元数粒子群优化
基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法
2015年
针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。
戴邵武王克红戴洪德
关键词:粒子群优化马尔科夫链自适应卡尔曼滤波基准函数
基于Matlab的GPS/SINS紧组合仿真实现被引量:1
2013年
首先,对不同的GPS/SINS组合模式进行了分析;在此基础上针对基于伪距、伪距率的紧组合导航系统进行研究,建立了系统的状态方程和量测方程,并用Matlab进行了仿真实现。在系统的仿真实现中,由于很难获得全面真实的导航飞行轨迹数据,文章采用一种纯数学形式的解析方法来产生飞行轨迹数据,因而系统的仿真包括3部分:轨迹发生器、GPS仿真子系统、SINS仿真子系统。仿真结果表明,GPS/SINS紧组合导航系统能够有效地提高系统的导航精度,用纯数学形式的解析方法来产生飞行轨迹数据是可行的、有效的。
赵以顺戴邵武王克红
关键词:GPSSINS伪距组合导航
基于混合PSO算法的加速度计快速标定被引量:4
2015年
针对粒子群优化算法(PSO)在加速度计标定中存在早熟及陷入局部最优的不足,提出了基于差分进化(DE)的双种群信息共享及并行进化的混合PSO算法,并将该算法应用于加速度计快速标定。为提高混合算法的优化性能,提出了一种平衡DE算法全局探索和局部开发能力的加权变异算子,将Logistic函数的非线性特性引入到PSO算法惯性权重和DE算法加权系数的动态调整中。基准测试函数仿真表明所提出的混合算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索性能和鲁棒性等方面明显优于PSO、DE算法;加速度计标定仿真结果表明,提出的混合算法能有效提高加速度计的标定精度。
戴邵武王克红庆曾宏
关键词:粒子群优化差分进化
基于PSO算法的加速度计快速标定方法被引量:6
2014年
为减少惯性测量组合标定对转台的依赖,降低标定对转台控制精度的要求,在分析传统加速度计模观测迭代标定方法的基础上,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的加速度计快速标定方法。首先,基于模观测思想设计构造目标优化函数,并将其作为PSO算法中的适应度函数,实现了标定方法与PSO算法的连接;其次,设计了基于最大化观测信息相对于待估计参数的敏感度函数的加速度计标定编排方案;最后,对所提方法与牛顿迭代标定方法进行了对比仿真。仿真实验结果表明,基于PSO算法的加速度计快速标定方法具有可行性、有效性,与传统牛顿迭代标定方法相比更具有优越性。
戴邵武王克红戴洪德
关键词:惯性测量装置粒子群优化
基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法被引量:5
2015年
针对粒子群优化(PSO)算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及Kalman PSO(KPSO)算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO(AKPSO)算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明:所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。
戴邵武王克红钱俭学
关键词:MARKOV链模型
共1页<1>
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