[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

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

本發(fā)明提出了一種基于自適應(yīng)BFO?PSO的衛(wèi)星選擇方法，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。通過引入衛(wèi)星貢獻(xiàn)度算子來代替信噪比加權(quán)幾何精度因子對剩余衛(wèi)星進(jìn)行計算，每增加一顆衛(wèi)星只需進(jìn)行一次矩陣求逆運算，減少了信噪比加權(quán)幾何精度因子求逆運算次數(shù)，進(jìn)一步加快了計算速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于衛(wèi)星定位導(dǎo)航領(lǐng)域，涉及一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法。

背景技術(shù)

隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的不斷建設(shè)和發(fā)展，接收機能獲得的可見衛(wèi)星數(shù)目得到了顯著的增加，為導(dǎo)航定位性能的提升提供了客觀條件，然而也增加了接收機的信號處理負(fù)擔(dān)。因此如何在可見衛(wèi)星中選擇合適的衛(wèi)星組合，在滿足定位需求的同時減少計算量，成為了研究的熱點。

現(xiàn)有選星方法主要是使用幾何精度因子(GDOP)最優(yōu)選星算法，通過遍歷所有可見衛(wèi)星組合來尋找使GDOP值最小的組合，然而這種選星方法計算量大，影響實時性，因此有部分學(xué)者引入了粒子群優(yōu)化算法(PSO)來減少GDOP的計算量，然而PSO局部搜索能力較差，易陷入局部最優(yōu)導(dǎo)致“早熟”的問題出現(xiàn)；其次，GDOP只考慮衛(wèi)星的空間幾何分布，并不考慮對定位精度同樣具有很大影響的信號質(zhì)量問題。而且GDOP涉及矩陣求逆，計算相對耗時。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目是提出了一種基于自適應(yīng)BFO-PSO的衛(wèi)星選擇方法，首先，通過引入具有較強局部搜索能力的細(xì)菌覓食算法(BFO)對粒子群算法PSO進(jìn)行改進(jìn)，提升其尋優(yōu)能力，另外引入自適應(yīng)權(quán)重因子也能提高PSO的搜索效率；其次，構(gòu)造信噪比加權(quán)幾何精度因子(SWGDOP)來代替GDOP作為適應(yīng)度函數(shù)，綜合考慮了衛(wèi)星幾何分布和信號質(zhì)量；最后，提出一種衛(wèi)星貢獻(xiàn)度算子，減少了SWGDOP求逆計算次數(shù)，提升了計算速度。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：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。

本發(fā)明具有以下有益效果：

（1）傳統(tǒng)的GDOP選星算法只考慮衛(wèi)星的空間幾何分布，并不能篩除受干擾嚴(yán)重的衛(wèi)星信號。信噪比能夠有效反映衛(wèi)星觀測信號的質(zhì)量，本發(fā)明引入的SWGDOP綜合考慮了衛(wèi)星幾何分布和信噪比，能進(jìn)一步減小信號擾動的影響，提升定位精度；

（2）PSO是一種快速尋優(yōu)算法，具有計算簡單，實現(xiàn)容易，收斂速度快等特點，能減少SWGDOP的計算次數(shù)和耗時。然而PSO存在局部搜索能力較弱，易陷入局部最優(yōu)導(dǎo)致“早熟”的問題出現(xiàn)。BFO具有較強的局部搜索能力，通過引入BFO的趨化過程能增強PSO的局部搜索能力，引入BFO的遷移過程能使粒子群具備跳出局部最優(yōu)的能力。另外，引入自適應(yīng)權(quán)重因子動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重，也能提升PSO的搜索效率；

（3）通過自適應(yīng)BFO-PSO算法獲得給定數(shù)目下的最優(yōu)衛(wèi)星組合后，可以在此組合基礎(chǔ)上逐步增加衛(wèi)星數(shù)量來提升選星性能。此方法不需要重新選取衛(wèi)星組合進(jìn)行BFO-PSO的迭代搜索，因而提升了計算效率；

（4）引入衛(wèi)星貢獻(xiàn)度算子來代替SWGDOP對剩余衛(wèi)星進(jìn)行計算，每增加一顆衛(wèi)星只需進(jìn)行一次矩陣求逆運算，減少了SWGDOP求逆運算次數(shù)，進(jìn)一步加快了計算速度。

附圖說明

圖1算法整體流程圖；

圖2自適應(yīng)BFO-PSO選星算法流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。