孫建軍
(1.天津市勘察院,天津 300191)
基于遺傳算法的地磁匹配導(dǎo)航應(yīng)用
孫建軍1
(1.天津市勘察院,天津 300191)
將遺傳算法應(yīng)用于地磁相關(guān)匹配導(dǎo)航算法中,分別對船舶低速直線航行和曲線航行進行了仿真實驗與分析,結(jié)果顯示,遺傳算法應(yīng)用在地磁匹配導(dǎo)航中是可行有效的,匹配算法的精度與仿真地磁場要素的變化劇烈程度有關(guān),直線航線匹配最大誤差1 nm,曲線航線匹配誤差在2 nm以內(nèi)。
遺傳算法;地磁導(dǎo)航;目標(biāo)函數(shù);局部最優(yōu)
地磁導(dǎo)航是一種被動、無源、隱蔽性極高的導(dǎo)航方式,近些年正受到導(dǎo)航研究領(lǐng)域越來越多的關(guān)注。信息化時代地磁導(dǎo)航的作用更加凸顯,尤其是在衛(wèi)星自主定姿定位、水下潛艇導(dǎo)航、遠程武器精確打擊等方面表現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。2000年,左文輯等提出將實時地磁場測量數(shù)據(jù)與根據(jù)IGRF計算出的地磁場數(shù)據(jù)之差作為新息量,使用推廣Kalman濾波算法來確定衛(wèi)星位置和速度的方法,分別使用模擬數(shù)據(jù)和MAGSAT衛(wèi)星實測數(shù)據(jù)進行仿真研究,證明了該方法的有效性和實用性[1]。西北工業(yè)大學(xué)趙黎平等采用地磁場強度的量測值與IGRF之間的差值來提供導(dǎo)航信息,考慮到地球引力攝動、大氣阻力攝動及日月攝動等因素的影響,采用3階地磁場模型,以太陽同步軌道衛(wèi)星為仿真對象,利用推廣卡爾曼濾波技術(shù)來確定衛(wèi)星的軌道[2]。2003年美國國防部研究地磁匹配導(dǎo)航算法精度在地面和空中定位精度優(yōu)于30 m,水下定位精度優(yōu)于500 m[3]。本文根據(jù)地磁匹配導(dǎo)航特點,嘗試采用遺傳算法來優(yōu)化地磁匹配導(dǎo)航算法,并針對載體直線與曲線運動進行了仿真研究。
匹配導(dǎo)航算法本質(zhì)是函數(shù)優(yōu)化問題[3],大量研究表明智能算法是一種非常有效的方法,而遺傳算法作為一種經(jīng)典的智能算法[4-6],在函數(shù)優(yōu)化問題上應(yīng)用十分廣泛。遺傳算法是對生物界自然現(xiàn)象的一種模擬算法,1971年,HOLLSTIEN第一次把遺傳算法應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化問題[4]。在遺傳算法中的每個可能的解稱為一個個體,算法通過某一種尋優(yōu)法則通過迭代使個體逐步達到系統(tǒng)的最優(yōu)解。目標(biāo)函數(shù)為:
其目的是要找到使JCOR最大的ΔTti,ΔTti對應(yīng)的(λj,φj)就是載體的位置估計值。遺傳算法在地磁匹配導(dǎo)航中的應(yīng)用步驟為:
1)初始化。以初始參考位置為基準(zhǔn),在可行域內(nèi)產(chǎn)生n個個體組成初始群體。
2)計算適應(yīng)度值。計算群體中每個個體的適應(yīng)度值,這里就把每個個體與測量數(shù)據(jù)序列的JCOR作為個體的適應(yīng)度值。
3)選擇。根據(jù)每個個體的適應(yīng)度值進行選擇,適應(yīng)度值大的個體被保留,適應(yīng)度值小的將被去除,這里每一次都保留群體的1/2作為優(yōu)秀個體,這樣做的目的是搜索朝著搜索空間的解空間靠近。
4)交叉變異。對每兩個相鄰的適應(yīng)度值對應(yīng)的個體進行對應(yīng)求加權(quán)平均,根據(jù)適應(yīng)度值的大小對其對應(yīng)的個體賦以不同的權(quán),然后再對保留下來的個體作加權(quán)平均作為N個個體中的最后一個,這樣做的目的就是為了不陷入局部最優(yōu)。
5)判斷是否滿足停止迭代的條件,如果不滿足條件就轉(zhuǎn)至2),如果滿足就執(zhí)行6)。
6)輸出最優(yōu)解。滿足最終輸出判定條件。
2.1 仿真環(huán)境與流程
地磁背景場數(shù)據(jù)為MF7模型,格網(wǎng)分辨率為1.5′×1.5′,在一個5°×5°網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)設(shè)置兩條運動軌跡,分別為直線航線和曲線航線。所有仿真試驗初始航向均設(shè)為170°,航速為12 kn,每條航跡由720個采樣點構(gòu)成,采樣周期為60 s,總航行時間為12 h,即總的航行距離為144 n mile,磁力儀精度為2 nT,等值線閾值5 nT,初始航向誤差設(shè)為5°,以地磁場總強度為匹配要素[7]。仿真實驗流程如圖1所示[8-10]。
圖1 仿真實驗流程圖
2.2 直線航線仿真實驗
遺傳算法的參數(shù)設(shè)置為個體規(guī)模50,進化代數(shù)最大50次。分別設(shè)置兩條航線對應(yīng)地磁場變化劇烈區(qū)域和變換緩和區(qū)域。遺傳算法仿真航跡如圖2所示,圖中黑色為實際航線,藍色為匹配航線,紅色為參考航線,匹配結(jié)果精度指標(biāo)如圖3所示。
圖2 遺傳算法仿真航跡
圖3 遺傳算法匹配結(jié)果精度指標(biāo)
直線航線仿真實驗分別設(shè)置兩條航線穿越地磁場匹配要素密集區(qū)和要素變化緩慢期,可以看出從左側(cè)地磁要素密集區(qū)穿越時,遺傳算法的匹配精度整體是穩(wěn)定的,并逐漸呈收斂趨勢。當(dāng)仿真航線在地磁場要素信息相對稀疏區(qū)域穿越時,誤差顯示從初始位置逐步收斂,200 min后呈發(fā)散趨勢。
2.3 曲線航線仿真實驗
曲線航線仿真實驗表明當(dāng)穿越地磁匹配要素豐富區(qū)域時,匹配誤差隨著時間推移匹配精度越來越高,并逐步收斂至0.5 nm,在末端有發(fā)散趨勢;而曲線航線經(jīng)過地磁場要素相對稀疏地區(qū)時,在航線的中段精度最高,該時段也是地磁要素相對豐富的區(qū)域,后來在稀疏區(qū)域又呈現(xiàn)發(fā)散趨勢。遺傳算法仿真航跡如圖4所示,圖中黑色為實際航線,藍色為匹配航線,紅色為參考航線,匹配結(jié)果精度指標(biāo)如圖5所示。
圖4 遺傳算法仿真航跡
圖5 遺傳算法匹配結(jié)果精度指標(biāo)
2.4 分析與討論
從上述兩個仿真實驗可以得到以下5個有益結(jié)論:
1)遺傳算法應(yīng)用在地磁匹配導(dǎo)航中是可行的;
2)遺傳算法不僅在直線航線與曲線航線中都表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性,即在平穩(wěn)運動狀態(tài)和非平穩(wěn)運動狀態(tài)下,遺傳算法都是可行的;
3)匹配導(dǎo)航精度與地磁場的變化有直接相關(guān)關(guān)系,地磁場匹配要素變化劇烈程度與匹配精度呈正相關(guān);
4)地磁匹配直線航線精度穩(wěn)定在2 nm以內(nèi),曲線航線匹配誤差精度在1 nm以內(nèi);
5)仿真實驗過程中遺傳算法參數(shù)設(shè)置的不同對最終結(jié)果有較大影響,遺傳算法經(jīng)過選擇、交叉以及變異操作可能導(dǎo)致種群多樣性確實,從而使搜索結(jié)果陷入局部最優(yōu)。
本文嘗試將遺傳算法應(yīng)用于地磁匹配導(dǎo)航中,仿真實驗表明遺傳算法作為經(jīng)典的智能算法,在地磁匹配導(dǎo)航中表現(xiàn)出較好的適應(yīng)性[11],無論是穩(wěn)定運動還是非平穩(wěn)狀態(tài)均能較好的匹配導(dǎo)航,且匹配精度與地磁場要素信息變化直接相關(guān)[12],利用遺傳算法進行地磁導(dǎo)航容易陷入局部最優(yōu)結(jié)果,即缺乏宏觀結(jié)果的搜索把握,因此,下一步工作主要是優(yōu)化智能算法,并結(jié)合其他智能算法例如粒子群算法、蟻群算法等進行組合從而避免導(dǎo)航結(jié)果陷入局部最優(yōu)。
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P225
B文章編號:1672-4623(2017)06-0026-02
10.3969/j.issn.1672-4623.2017.06.007
孫建軍,工程師,主要從事大地測量與工程測量、地理信息產(chǎn)品研發(fā)。
2016-03-15。
項目來源:國家自然科學(xué)基金資助項目(41074011,41374027);國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(2013AA122501)。