8、基于协作的弹性导航建模:仅方位角协作观测模型解析

基于协作的弹性导航建模:仅方位角协作观测模型解析

1. 仅方位角协作观测建模概述

在导航领域,仅方位角协作观测建模具有重要意义。与依赖无线电信号到达时间的导航方式相比,基于仅方位角观测的协作导航减少了对时钟同步的要求,具有一定优势。根据视距(LOS)相交原理,仅方位角协作定位对可用观测信息的数量依赖较小。

1.1 相对仅方位角观测几何

相对仅方位角观测几何基于一个单位半球和以感兴趣的标签成员为坐标原点的相对直角坐标系建立。根据标签成员与高精度锚点之间的相对方位关系,相对方位被分解为标签成员局部坐标系中的相对方位角 $\theta_{i \to j}$ 和仰角 $\phi_{i \to j}$。

1.2 相对仅方位角观测模型

1.2.1 测量相对方位

标签飞机上的方位观测传感器可以观测到视距内每个锚点的相对方位。设 $\mathbf{p} i = [x_i, y_i, z_i]^T$ 是第 $i$ 个标签成员的位置,$\mathbf{p}_j = [x_j, y_j, z_j]^T$ 是第 $j$ 个锚点飞机的位置,则它们之间的视距向量为:
$\mathbf{r}
{i \to j} = \mathbf{p} j - \mathbf{p}_i = [\Delta x {i \to j}, \Delta y_{i \to j}, \Delta z_{i \to j}]^T$
视距从标签成员到锚点成员可以用方位角和仰角表示为:
$\begin{cases}
\theta_{i \to j} = \arctan(\frac{\Delt

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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