基于优化人工蜂群算法的重力匹配导航方法

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人工蜂群算法以其低复杂度和高精度等优点有望取代传统重力匹配方法中的非智能搜索策略,但是,引入人工蜂群算法的重力匹配策略仍会存在抗干扰性能差和可靠性低的问题。论文引入差分思想对人工蜂群的适应度函数进行优化,引入可调权值参数并确定一组最佳权值,最大程度减少惯导信息误差对厄特弗斯效应改正和正常重力计算的影响。仿真结果表明,优化后的重力匹配算法具有更高的匹配精度。
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