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融合改进人工蜂群的UKF算法研究
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作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 李浩 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期10-17,共8页
针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计时异常系统噪声协方差矩阵影响滤波性能的问题,提出一种利用改进人工蜂群优化UKF的算法。首先,在UKF算法过程中引入IABC算法对系统噪声协方差矩阵寻优选择,从而实现自适应调节系统噪声协方差矩阵... 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计时异常系统噪声协方差矩阵影响滤波性能的问题,提出一种利用改进人工蜂群优化UKF的算法。首先,在UKF算法过程中引入IABC算法对系统噪声协方差矩阵寻优选择,从而实现自适应调节系统噪声协方差矩阵,提高估计精度;其次,对传统ABC算法采用Circle混沌初始化策略,增加人工蜂群初始种群的多样性;同时采用偏好随机游动策略,平衡算法的开发与探索能力,增强算法的稳定性;最后,通过动态扰动因子策略增强算法后期寻找最优解的能力,提高收敛速度,进一步优化算法性能。实验结果表明,相较于ABC算法,IABC算法在寻优性能上有明显提升。同时,通过对比UKF算法和IABC-UKF算法,验证了IABC-UKF算法的可行性,其位置均方根误差不大于1.4 m,表明该算法滤波效果较好且误差波动小,能够有效提高估计精度。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 系统噪声协方差矩阵 人工蜂群算法 偏好随机游动 动态扰动因子
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