基于贝叶斯估计和群体智能的无人机轨迹优化

来源：计算机技术与发展杂志2024年第05期北京时间：

作者：丁汝妍;李欢;莫欣岳*;吴灿;李昕雨

摘要：为提高无人机的定位精度与队形调整效率,提出了基于贝叶斯估计的定位模型和基于群体智能算法的队形调整方法。 首先,考虑实际情况中的测量噪声影响,在定弦定角模型中引入贝叶斯最大后验概率得到新的定位模型。 然后,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合模拟退火算法提出改进的队形调整算法。 仿真结果表明:提出的定位模型对圆形(锥形)编队的误差率比初始模型降低 72. 8% (49. 2% );改进的队形调整算法对圆形(锥形)编队的误差率相对于原始算法和遗传算法与高斯伪谱法相嵌套的方法分别降低了 37. 1% (27. 0% )和 24. 7% (19. 9% ),收敛迭代次数分别降低了 12. 5% (20% )与 12. 5% (4. 8% )。 实验结果验证了提出的优化方案具有较高的精度和计算效率。

关键词：无人机轨迹优化;无源定位;贝叶斯优化;粒子群算法;模拟退火算法