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多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）

时间：2023-09-22 来源： 浏览：

多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）

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博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。

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内容介绍

多旋翼无人机已经成为了现代航空技术的重要组成部分，其在军事、民用、科学研究等领域都有着广泛的应用。而多旋翼无人机的导航系统则是其能够准确执行任务的关键所在。在现代导航系统中，多源信息融合算法已经成为了一个研究热点，其在提高导航精度、降低误差、增强鲁棒性等方面都有着显著的优势。本文将对多旋翼无人机组合导航系统中的多源信息融合算法进行研究和讨论。

多源信息融合算法是指将来自不同传感器的信息进行整合，以得到更加准确、可靠的结果的一种算法。在多旋翼无人机的导航系统中，常用的传感器包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁力计等。这些传感器各自具有一定的精度和误差，因此需要通过多源信息融合算法来提高导航精度和鲁棒性。

在多源信息融合算法中，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。其中，卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的最优估计算法，其具有计算简单、实时性好等优点，因此在多旋翼无人机的导航系统中得到了广泛应用。扩展卡尔曼滤波则是一种更加复杂的算法，其能够处理非线性系统，因此在一些特定的应用场景中也有着重要的作用。

除了传感器信息的融合外，多旋翼无人机的导航系统还需要考虑其他因素的影响，例如地形、气象等。因此，在多源信息融合算法中，还需要考虑这些因素的影响，并进行相应的处理。例如，在考虑地形因素时，可以采用地形匹配算法来对无人机的位置进行修正，以提高导航精度和鲁棒性。

总之，多源信息融合算法在多旋翼无人机的导航系统中具有重要的作用，能够提高导航精度、降低误差、增强鲁棒性等方面的性能。因此，在多旋翼无人机的设计和应用中，多源信息融合算法的研究和应用具有重要的意义。

部分代码

%%% Designed and Developed by Mohammad Dehghani and Pavel Trojovský %%% function [lowerbound,upperbound,dimension,fitness] = fun_info(F) switch F case ’F1’ fitness = @F1; lowerbound = -100; upperbound = 100; dimension = 30; case ’F2’ fitness = @F2; lowerbound = -10; upperbound = 10; dimension = 30; case ’F3’ fitness = @F3; lowerbound = -100; upperbound = 100; dimension = 30; case ’F4’ fitness = @F4; lowerbound = -100; upperbound = 100; dimension = 30; case ’F5’ fitness = @F5; lowerbound = -30; upperbound = 30; dimension = 30; case ’F6’ fitness = @F6; lowerbound = -100; upperbound = 100; dimension = 30; case ’F7’ fitness = @F7; lowerbound = -1.28; upperbound = 1.28; dimension = 30; case ’F8’ fitness = @F8; lowerbound = -500; upperbound = 500; dimension = 30; case ’F9’ fitness = @F9; lowerbound = -5.12; upperbound = 5.12; dimension = 30; case ’F10’ fitness = @F10; lowerbound = -32; upperbound = 32; dimension = 30; case ’F11’ fitness = @F11; lowerbound = -600; upperbound = 600; dimension = 30; case ’F12’ fitness = @F12; lowerbound = -50; upperbound = 50; dimension = 30; case ’F13’ fitness = @F13; lowerbound = -50; upperbound = 50; dimension = 30; case ’F14’ fitness = @F14; lowerbound = -65.536; upperbound = 65.536; dimension = 2; case ’F15’ fitness = @F15; lowerbound = -5; upperbound = 5; dimension = 4; case ’F16’ fitness = @F16; lowerbound = -5; upperbound = 5; dimension = 2; case ’F17’ fitness = @F17; lowerbound = [-5,0]; upperbound = [10,15]; dimension = 2; case ’F18’ fitness = @F18; lowerbound = -2; upperbound = 2; dimension = 2; case ’F19’ fitness = @F19; lowerbound = 0; upperbound = 1; dimension = 3; case ’F20’ fitness = @F20; lowerbound = 0; upperbound = 1; dimension = 6; case ’F21’ fitness = @F21; lowerbound = 0; upperbound = 10; dimension = 4; case ’F22’ fitness = @F22; lowerbound = 0; upperbound = 10; dimension = 4; case ’F23’ fitness = @F23; lowerbound = 0; upperbound = 10; dimension = 4; end end % F1 function R = F1(x) R = sum(x.^2); end % F2 function R = F2(x) R = sum(abs(x))+prod(abs(x)); end % F3 function R = F3(x) dimension = size(x,2); R = 0; for i=1:dimension R = R+sum(x(1:i))^2; end end % F4 function R = F4(x) R = max(abs(x)); end % F5 function R = F5(x) dimension = size(x,2); R = sum(100*(x(2:dimension)-(x(1:dimension-1).^2)).^2+(x(1:dimension-1)-1).^2); end % F6 function R = F6(x) R = sum(floor((x+.5)).^2); end % F7 function R = F7(x) dimension = size(x,2); R = sum([1:dimension].*(x.^4))+rand; end % F8 function R = F8(x) R = sum(-x.*sin(sqrt(abs(x)))); end % F9 function R = F9(x) dimension = size(x,2); R = sum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))+10*dimension; end % F10 function R = F10(x) dimension = size(x,2); R = -20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dimension))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dimension)+20+exp(1); end % F11 function R = F11(x) dimension = size(x,2); R = sum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dimension])))+1; end % F12 function R = F12(x) dimension = size(x,2); R = (pi/dimension)*(10*((sin(pi*(1+(x(1)+1)/4)))^2)+sum((((x(1:dimension-1)+1)./4).^2).*... (1+10.*((sin(pi.*(1+(x(2 : dimension)+1)./4)))).^2))+((x(dimension)+1)/4)^2)+sum(Ufun(x,10,100,4)); end % F13 function R = F13(x) dimension = size(x,2); R = .1*((sin(3*pi*x(1)))^2+sum((x(1:dimension-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*x(2:dimension))).^2))+... ((x(dimension)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*x(dimension)))^2))+sum(Ufun(x,5,100,4)); end % F14 function R = F14(x) aS = [-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;,... -32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32]; for j=1:25 bS(j) = sum((x’-aS(:,j)).^6); end R = (1/500+sum(1./([1:25]+bS))).^(-1); end % F15 function R = F15(x) aK = [.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246]; bK = [.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK=1./bK; R = sum((aK-((x(1).*(bK.^2+x(2).*bK))./(bK.^2+x(3).*bK+x(4)))).^2); end % F16 function R = F16(x) R = 4*(x(1)^2)-2.1*(x(1)^4)+(x(1)^6)/3+x(1)*x(2)-4*(x(2)^2)+4*(x(2)^4); end % F17 function R = F17(x) R = (x(2)-(x(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*x(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(x(1))+10; end % F18 function R = F18(x) R = (1+(x(1)+x(2)+1)^2*(19-14*x(1)+3*(x(1)^2)-14*x(2)+6*x(1)*x(2)+3*x(2)^2))*... (30+(2*x(1)-3*x(2))^2*(18-32*x(1)+12*(x(1)^2)+48*x(2)-36*x(1)*x(2)+27*(x(2)^2))); end % F19 function R = F19(x) aH = [3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH=[1 1.2 3 3.2]; pH = [.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828]; R = 0; for i=1:4 R = R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2)))); end end % F20 function R = F20(x) aH = [10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14]; cH = [1 1.2 3 3.2]; pH = [.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;... .2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381]; R = 0; for i=1:4 R = R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2)))); end end % F21 function R = F21(x) aSH = [4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6]; cSH = [.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5]; R = 0; for i=1:5 R = R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))’+cSH(i))^(-1); end end % F22 function R = F22(x) aSH = [4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6]; cSH = [.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5]; R = 0; for i=1:7 R = R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))’+cSH(i))^(-1); end end % F23 function R = F23(x) aSH = [4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6]; cSH = [.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5]; R = 0; for i=1:10 R = R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))’+cSH(i))^(-1); end end function R=Ufun(x,a,k,m) R = k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a)); end

⛳️ 运行结果

参考文献

[1]袁克非.组合导航系统多源信息融合关键技术研究[D].哈尔滨工程大学[2023-09-19].DOI:CNKI:CDMD:1.1012.518746.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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