无人机转偏角测量优化仿真研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yinmeng6112501
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了保证无人机飞行过程中的安全可靠性,需对无人机转角偏移量进行测量。传统的测量方法为了简化计算过程,保证同步性,忽略了无人机飞行中的转角方向偏移误差,以遗传算法进行迭代计算,由于子代不断继承父代的包含误差的基因,导致测量过程存在较大缺陷,提出一种基于改进遗传算法的无人机转角偏移测量方法,分析了无人机转角偏移测量原理,给出遗传算法的一般模型,在此基础上,引入随机方向法,给出选择空间,确定基点,对产生的个体数以及产生的个体进行记录统计,产生一个随机向量,通过判断比较各自的适应值,获取优良的个体,从而有效实现无人机转角偏移量的测量。仿真结果表明,所提方法在增强无人机转角偏移量测量精度及可靠性方面具有很高的优越性。 In order to ensure the safety and reliability during the UAV flight, the UAV’s angular displacement needs to be measured. In order to simplify the calculation process and ensure synchronization, the traditional measurement method ignores the angular misalignment error in UAV flight. Genetic algorithm iterates the calculation. As the offspring inherits the gene of the father, which contains the error, the measurement process It has a big flaw. A method based on improved genetic algorithm is proposed to measure the rotation angle of UAV. The principle of measuring the rotation angle of UAV is analyzed. The general model of genetic algorithm is given. Based on this, the random direction method , Given the choice of space, determine the base point, the number of individuals and the individual generated by the recording statistics, resulting in a random vector, by judging the respective fitness value, access to good individuals, which effectively achieve UAV corner offset Measurement. The simulation results show that the proposed method has high superiority in enhancing the measurement accuracy and reliability of the UAV corner offset.
其他文献
在机会网络节点移动模型的研究中,不同的移动模型对网络协议的性能具有不同影响,因此选择合适的移动模型至关重要。针对一些社会服务性活动中人类表现出的社会性移动特征,提出一种适合于相关场景的基于兴趣的节点移动模型。上述模型根据社会网络中的节点中心性对社区里的节点进行划分;同时使用人类动力学知识描述节点信息,使节点兴趣具有时变性。仿真结果表明,上述模型比随机路点移动模型和社区移动模型更接近实际数据集的统计
由于井下配电网的布线很复杂,故障检测传感器节点的分布却很分散,在故障信号传输过程中如果受到井下环境的干扰,容易造成消弧线圈的故障特征电流很小。传统的故障检测模型针对小电流故障特征很难进行高效准确采集,无法提供准确的故障检测,提出了一种Zigbee改进Music故障定位算法,采用Zigbee网络技术对故障区域进行定位,建立了多通道数据传输机制。改进Music算法通过对阵列输出扩展虚拟矩阵,解决了传统
多机器鱼的编队控制问题,是研究多机器鱼作为一个群体向特定目标或者方向运动,在运动过程中机器鱼相互之间建立并保持指定的几何形状,同时又要适应环境约束。为了实现多机器鱼的编队优化控制,提出了一种领导者-跟随者编队策略和一致性理论相结合的编队控制方法,首先基于图论法,在三维坐标系下应用领导者-跟随者策略,使不同初始位置的多个跟随鱼移动至合适位置,与领导鱼形成指定的几何图形编队;再采用一致性理论实现多个跟