光纤陀螺捷联惯组姿态算法改进研究

采用陀螺角增量信号来进行设计的传统的捷联姿态算法,应用于输出为角速率的干涉型光纤陀螺构成的捷联姿态系统时,不仅在精度上存在局限,而且还由于通过角速率提取角增量而带来更大误差。为此,提出了一种仅以角速率为输入信号,双回路迭代新算法,并在典型圆锥运动条件下以算法漂移误差最小为优化准则,推导了新算法相应的圆锥补偿系数方程和算法误差表达式。仿真结果表明,所设计的改进新算法相比于同角速率抽样值的常规角速率输入的圆锥补偿算法精度显著提高。新算法的提出为光纤陀螺捷联惯组圆锥误差补偿提供了一种新的思路。     

基于混沌鱼群算法的混沌系统参数辨识

为了解决混沌系统的参数辨识问题,提出了一种融合参数估计理论、混沌理论和最优搜索优化思想为一体的CFS(CHAOTIC FISH-SWARM混沌鱼群)优化方法。通过构造合适的适应度函数,把该问题转化为未知参数的优化问题。数学仿真表明了该算法可以较好地解决混沌系统的参数辨识问题。