基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法

• 作者: 戴邵武 王克红 钱俭学
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 交通运输
• 关键词: 加速度计标定 自适应Kalman粒子群优化 Markov链模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: U666.1|TP18
• 字数: 2864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)02-0069-04

摘要

针对粒子群优化（ PSO）算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足，以及KalmanPSO（ KPSO）算法在设计与应用过程中存在的缺陷，提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO （ AKPSO）算法，并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型，建立了粒子群系统状态方程和观测方程；采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO，KPSO算法，有效地提高了加速度计的标定精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴邵武	海军航空工程学院控制工程系	89	376	9.0	15.0
2	王克红	海军航空工程学院控制工程系	5	25	4.0	5.0