【摘 要】
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为提高选星算法的性能,提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化(PSO)选星算法.该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性,克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点.将每种
【机 构】
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沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,沈阳 110136;沈阳航空航天大学 辽宁省通用航空重点实验室,沈阳 110136
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为提高选星算法的性能,提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化(PSO)选星算法.该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性,克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点.将每种卫星组合看作空间中的一个粒子,选取几何精度因子(GDOP)作为适应度函数.利用所提算法更新粒子自身位置,优化卫星组合与几何精度因子.利用实际数据对所提算法进行验证和对比,结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时,选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法.
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