改进的模拟退火粒子群优化算法提升无人机地磁导航精度

本文主要探讨了一种创新的地磁匹配算法，针对自主无人机在长航时飞行中可能遇到的卫星不可用和惯性导航系统位置数据不稳定的问题。无人机在复杂环境中依赖于精确的定位技术，而地磁导航由于其隐蔽性强、全天候可用以及误差不会随时间积累的优点，成为理想的辅助导航手段。然而，传统的地磁匹配方法可能存在粒子"早熟"问题，即在搜索过程中过早收敛，导致搜索效率低下。 该研究者提出了一种基于模拟退火的约束粒子群优化算法，模拟退火是一种启发式全局优化算法，它模仿了金属冷却过程中的晶格结构转变，能有效避免局部最优，提高全局搜索能力。通过在粒子初始化阶段融入模拟退火策略和约束条件，这种改进算法旨在解决粒子过早收敛问题，从而提升地磁匹配的精度和搜索效率。 算法的关键在于结合惯导数据，有效地利用地磁匹配的优势，即使在卫星信号不可用时也能提供可靠的位置信息。地磁匹配系统通常包括数据采集、地磁数据库构建、惯性导航系统和匹配过程四个步骤，其中匹配过程是核心，对地磁序列搜索匹配的精度和速度有直接影响。 通过在某地磁参考场图形显示与数值查询系统中进行仿真实验，结果验证了新算法的有效性。它成功地避免了粒子早熟现象，显著提高了地磁匹配的精度和搜索效率，这对于无人机的自主导航至关重要，尤其是在高对抗电子环境下，确保了无人机的全天候、全天时工作能力，具有广泛的应用前景，无论是军事任务还是民用领域，都具有重大的实际价值。 本研究的贡献在于开发了一种创新的地磁匹配策略，它结合了模拟退火和粒子群优化技术，旨在提高自主无人机在长航时任务中的导航性能，为无人机领域的导航技术发展提供了新的解决方案。