【摘 要】
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针对仿生偏振光导航研究中如何利用大气偏振模式获取太阳位置信息的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)和梯度下降(GD)算法相结合的混合遗传算法(GA-GD)的大气偏振模式求解太阳
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230601
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针对仿生偏振光导航研究中如何利用大气偏振模式获取太阳位置信息的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)和梯度下降(GD)算法相结合的混合遗传算法(GA-GD)的大气偏振模式求解太阳位置的方法.在对大气偏振模式“∞”字形特征建模的基础上,建立了求解太阳位置最小目标函数模型,将太阳位置的求解问题转化为最优化问题.首先,利用GA算法全局搜索太阳位置的解空间,得到近似全局最优解,再结合梯度下降算法,在近似解附近进行局部寻优,最终得到太阳位置的全局最优解.在晴朗天气下的实测实验结果表明,经过GA算法后,太阳位置误差达到1 °量级,再经过GD算法后,误差进一步减小至0.1°量级,显著提高了太阳位置信息的获取精度.
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