[發(fā)明專利]一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011376479.0
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號(hào): CN112558119B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉燦;牟明;田莉蓉;陸敏敏;王闖;許政
• 申請（專利權(quán)）人: 中航機(jī)載系統(tǒng)共性技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G01S19/28
• 分類號(hào): G01S19/28;G06N3/006
• 代理公司: 北京市領(lǐng)專知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11590
• 代理人: 王瑩瑩;葛紅

1.一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法，其特征在于，包括步驟如下：

步驟1：結(jié)合衛(wèi)星空間幾何分布和信噪比，構(gòu)造信噪比加權(quán)幾何精度因子；

步驟2：從接收機(jī)接收到的導(dǎo)航電文提取可見衛(wèi)星，利用自適應(yīng)BFO-PSO迭代搜索給定數(shù)量下的衛(wèi)星組合；

步驟3：結(jié)合步驟2中搜索出的衛(wèi)星組合及剩余衛(wèi)星的貢獻(xiàn)度，選定能滿足信噪比加權(quán)幾何精度因子要求的優(yōu)化衛(wèi)星組合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法，其特征在于，步驟1具體過程為：

步驟1.1：以接收機(jī)所在位置作為坐標(biāo)源原點(diǎn)，相互垂直的東向、北向和天頂向構(gòu)建站心坐標(biāo)系；在此坐標(biāo)系下，接收機(jī)到衛(wèi)星的觀測向量為：

(1)

(2)

其中，、分別表示衛(wèi)星和接收機(jī)在地心坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)，是坐標(biāo)變換矩陣，是接收機(jī)的經(jīng)緯度；

步驟1.2：通過衛(wèi)星觀測向量可以計(jì)算衛(wèi)星的仰角和方位角：

(3)

(4)

步驟1.3：接收機(jī)校正后的偽距觀測方程為：

(5)

其中，是誤差校正后的偽距測量值，是接收機(jī)時(shí)鐘鐘差，是偽距測量誤差；

步驟1.4：對(duì)于N顆衛(wèi)星組合，利用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行定位解算過程中會(huì)生成幾何矩陣

(6)

步驟1.5：信噪比是接收到載波信號(hào)強(qiáng)度與噪聲強(qiáng)度的比值，能更好地體現(xiàn)衛(wèi)星信號(hào)質(zhì)量；信噪比越高，則載波信號(hào)質(zhì)量效果越好；因此本發(fā)明引入信噪比構(gòu)造信噪比加權(quán)幾何精度因子SWGDOP：

(7)

其中，，權(quán)重矩陣Q是的對(duì)角陣，其對(duì)角元素是對(duì)應(yīng)衛(wèi)星信噪比，表示矩陣跡運(yùn)算，SWGDOP權(quán)衡考慮了衛(wèi)星空間幾何位置分布和信號(hào)質(zhì)量，其值越小表明衛(wèi)星組合的性能越優(yōu)，因此將SWGDOP作為后續(xù)選星算法的適應(yīng)度函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法，其特征在于，步驟2具體過程為：

步驟2.1：從接收到的導(dǎo)航電文提取衛(wèi)星參數(shù)，根據(jù)式(3)計(jì)算所有衛(wèi)星仰角，刪除仰角低于5°的衛(wèi)星后，將剩余衛(wèi)星作為可見衛(wèi)星，低仰角衛(wèi)星信號(hào)的大氣延時(shí)校正誤差及多路徑效應(yīng)可能很嚴(yán)重，因此通常認(rèn)為低仰角衛(wèi)星對(duì)于改善DOP值的益處抵不上所帶來的較大測量和定位誤差，應(yīng)于提前濾除；

步驟2.2：假設(shè)總共提取出M顆可見衛(wèi)星，對(duì)其從1到M依次編號(hào)，預(yù)設(shè)從中選取N顆衛(wèi)星組合用于定位解算，那么存在種組合，將每個(gè)組合作為一個(gè)粒子，并隨機(jī)選取L個(gè)粒子作為初始種群；

步驟2.3：初始化粒子群參數(shù)，設(shè)定BFO粒子趨向操作次數(shù)，趨向游動(dòng)步長C，遷徙概率，PSO慣性權(quán)重邊界、，速度邊界、，學(xué)習(xí)因子、，最大迭代次數(shù)Maxgen，初始迭代次數(shù)；

步驟2.4：令=[]表示種群中的第i個(gè)粒子經(jīng)過j次迭代后的位置，其元素是衛(wèi)星編號(hào)；令=[]表示第i個(gè)粒子經(jīng)過j次迭代后的速度，其元素表征衛(wèi)星編號(hào)的變化量；令表示粒子的個(gè)體極值，是其對(duì)應(yīng)位置；表示種群全局極值，是其對(duì)應(yīng)位置；選用SWGDOP作為選星的適應(yīng)度函數(shù)；

步驟2.5：計(jì)算初始種群所有粒子的適應(yīng)度，將粒子當(dāng)前適應(yīng)度及位置設(shè)為粒子個(gè)體極值及對(duì)應(yīng)位置，尋找初始種群全局極值及位置；

步驟2.6：對(duì)種群所有粒子，按照如下PSO算法公式更新粒子位置和速度：

(8)

(9)

其中，、是非負(fù)的學(xué)習(xí)因子；、是服從[0,1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)；是慣性權(quán)重，其對(duì)PSO的搜索能力具有明顯的影響，較大的能夠提高PSO的全局搜索能力，較小的則可以提高局部搜索能力；因此本發(fā)明采用如下形式的非線性動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重，使算法能夠自適應(yīng)更新權(quán)值：

(10)

其中，分別是種群粒子適應(yīng)度的最小值和平均值；

步驟2.7：計(jì)算粒子適應(yīng)度，將粒子個(gè)體適應(yīng)度與個(gè)體極值比較，若粒子個(gè)體適應(yīng)度值更小，則更新粒子個(gè)體極值及位置；將種群最小適應(yīng)度與全局極值比較，若降低則更新全局極值及位置；

步驟2.8：若步驟2.7中全局極值有更新，則進(jìn)入步驟2.9執(zhí)行趨向操作；否則進(jìn)入步驟2.13執(zhí)行遷徙操作；

步驟2.9：初始化；

步驟2.10：隨機(jī)翻轉(zhuǎn)公式：

(11)

其中是游動(dòng)步長，是隨機(jī)方向的單位向量；

步驟2.11：計(jì)算翻轉(zhuǎn)后的適應(yīng)度，若全局極值更優(yōu)，則粒子按式(11)翻轉(zhuǎn)方向游動(dòng)，否則粒子不游動(dòng)；然后令k=k+1；

步驟2.12：若，則返回步驟2.10，否則進(jìn)入步驟2.14；

步驟2.13：將所有粒子適應(yīng)度進(jìn)行排序，選擇個(gè)適應(yīng)度較大的粒子執(zhí)行遷徙操作，即將選中的粒子以概率重新進(jìn)行隨機(jī)初始化；另外表示向下取整；

步驟2.14：增加迭代次數(shù)，若則返回步驟2.6，否則輸出最優(yōu)解，算法結(jié)束。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法，其特征在于，步驟3的具體過程為：

步驟3.1：構(gòu)造衛(wèi)星貢獻(xiàn)度算子；

令，其中表示增加第d顆衛(wèi)星所對(duì)應(yīng)的行向量；令，則

(12)

其中是個(gè)標(biāo)量，令(13)，

則(14)

從上式可以看出，在步驟2獲得給定衛(wèi)星組合的情況下，可選擇使最大的衛(wèi)星來增加組合衛(wèi)星顆數(shù)，因此可將作為剩余衛(wèi)星的貢獻(xiàn)度算子，假設(shè)要從剩余的m顆衛(wèi)星中增加一顆衛(wèi)星，通過進(jìn)行計(jì)算，然而從式(13)可以看出，若選擇則只需對(duì)進(jìn)行一次矩陣求逆操作，因此能進(jìn)一步節(jié)約計(jì)算時(shí)間；

步驟3.2：通過計(jì)算剩余衛(wèi)星貢獻(xiàn)度算子逐步增加組合衛(wèi)星數(shù)，直到選擇衛(wèi)星組合的SWGDOP滿足要求。