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微粒群优化算法及其在航天器交会对接中的应用

作　者: 靖鑫
导　师: 宋申民
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 导航制导与控制
关键词: 微粒群优化算法 Lambert定理 最优轨道设计 图像匹配
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


在当前空间探测活动中,交会对接技术已经不可或缺。随着空间技术的发展,卫星星座、卫星编队飞行等已在各航天大国的军事和民用技术中越来越广泛地应用,并发挥了越来越重要的作用。在这些多卫星的组合运行中,对空间目标的交会和捕获是飞行器交会对接和攻击敌对目标的重要支撑理论,是当今世界航天技术中的一项十分复杂,难度很大,并且正在迅速发展的高新技术。空间交会技术是指在空中飞行中,两个或两个以上的航天器通过轨道参数的协调,在同一时间到达同一位置的过程。空间交会过程一般包括四个阶段:远程导引段、近程寻的段、最后接近段、逼近对接阶段。其中远程导引阶段是航天器空间交会对接的重要组成阶段,此阶段往往是整个机动中能量消耗最大,时间消耗最长的阶段。而航天器携带的燃料又有限,因此对这个阶段提出优化问题是可行的。在逼近对接阶段中,近年来提出的利用双目视觉方法来测量相对位置和姿态十分有效。而在这个过程中需要用到图像匹配技术,由于图像匹配处理数据大,所以在这方面利用微粒群算法来优化其响应时间也是可行的。本文主要针对微粒群算法作了进一步的改进,并将改进算法应用于最优轨道设计和图像匹配中。主要研究内容如下:首先,介绍了基于微粒群算法的原理,给出了算法设计的基本步骤及算法流程。并对微粒群算法进行了社会行为分析。接着介绍了两种最基本的改进方法。其次,针对微粒群算法的缺点,提出了几种改进方法,并说明了它们的基本流程。再用几个标准测试函数来测试其有效性。再次,推导了Lambert定理,得到变形的Lambert定理,接着计算了目标航天器运动时间和能量消耗Δv,从而得到性能指标函数,并利用改进的微粒群算法解决最优Lambert转移。仿真实验证明了这种改进方法的有效性。最后,介绍了图像匹配的基本概念,详细讲述了harris角点检测算子和LACC角点匹配算法。考虑到实时性问题,利用微粒群算法来求得变换矩阵来减少匹配时间。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-12
  1.1 智能优化算法发展概况  9-10
  1.2 微粒群算法的研究现状  10-11
  1.3 本文的主要工作和内容安排  11-12
第2章 基本微粒群算法  12-18
  2.1 引言  12
  2.2 算法原理  12-14
  2.3 基本微粒群算法的分析  14-15
  2.4 带惯性权重的PSO 算法  15-16
  2.5 带有收缩因子的微粒群算法  16-17
  2.6 本章小结  17-18
第3章 微粒群算法的改进  18-34
  3.1 引言  18-19
  3.2 混沌小生境微粒群算法  19-23
    3.2.1 小生境进化策略  19-20
    3.2.2 混沌算法  20-21
    3.2.3 算法流程  21-22
    3.2.4 仿真实验  22-23
  3.3 基于tent 映射的混沌合作微粒群算法  23-28
    3.3.1 tent 映射  23-26
    3.3.2 合作学习算法  26
    3.3.3 算法流程  26-27
    3.3.4 仿真实验  27-28
  3.4 基于二次插值的合作微粒群算法  28-29
    3.4.1 二次插值算法  28
    3.4.2 仿真实验  28-29
  3.5 基于平均向量偏移的微粒群算法  29-33
    3.5.1 改进的郭涛算法  29-30
    3.5.2 平均向量偏移变异因子  30-31
    3.5.3 算法流程  31-32
    3.5.4 仿真实验  32-33
  3.6 本章小结  33-34
第4章 改进微粒群算法在最优Lambert 转移中的应用  34-49
  4.1 引言  34
  4.2 问题描述  34-36
  4.3 关于Lambert飞行时间定理公式的讨论  36-44
    4.3.1 Lambert飞行时间定理  36-38
    4.3.2 变形的Lambert  38-40
    4.3.3 能量消耗的计算  40-42
    4.3.4 航天器运动时间的计算  42-43
    4.3.5 性能指标函数J  43-44
  4.4 仿真实验  44-47
    4.4.1 计算流程  44
    4.4.2 仿真结果  44-47
  4.5 本章小结  47-49
第5章 微粒群算法在图像匹配中的应用  49-64
  5.1 引言  49
  5.2 图像匹配综述  49-52
    5.2.1 图像匹配关键要素  50-51
    5.2.2 图像匹配算法分类  51-52
  5.3 基于微粒群算法的图像角点匹配  52-60
    5.3.1 角点检测算子  52-55
    5.3.2 角点匹配算法  55-57
    5.3.3 变换矩阵估计  57-60
  5.4 实验结果  60-63
  5.5 本章小结  63-64
结论  64-65
参考文献  65-69
攻读学位期间发表的学术论文  69-71
致谢  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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