[发明专利]一种基于模拟退火粒子群算法的wMPS网络布局优化方法

权利要求书

1.一种基于模拟退火粒子群算法的wMPS网络布局优化方法，其特征在于:在空间测量定位系统中，为了获得最优的测站布局，建立由测站定位误差，覆盖范围及使用成本组成的多目标数学关系模型，即测站布局优化数学模型，运用归一化方法将空间测量定位系统的布局优化问题转化为单目标优化问题，并利用基于模拟退火的粒子群算法获取最优的测站布局。

2.根据权利要求1所述的一种基于模拟退火粒子群算法的wMPS网络布局优化方法，其特征在于:具体步骤如下：

步骤1)、在空间定位测量系统中，建立测站布局优化数学模型，包括系统定位误差模型、系统覆盖范围模型、成本模型；

步骤2)、运用归一化方法将空间测量定位系统的布局多目标优化问题转化为单目标优化问题求解；

步骤3)、使用基于模拟退火的粒子群算法对测站布局优化模型进行求解。

3.根据权利要求2所述的一种基于模拟退火粒子群算法的wMPS网络布局优化方法，其特征在于:所述步骤1)中，

系统定位误差模型的建立过程如下：

在空间定位测量系统中，包括发射站，接收器，比例尺，全向矢量棒，其直接观测量为光平面从零位扫描至被测点的时间；在发射站的局部坐标系下，时间信息和水平角及垂直角建立一一对应的函数关系；因此对于发射站的每次测量，均有下列式子成立：

αn=arctan(yT-ynxT-xn)βn=arctan(zT-znRn)Rn=(xT-xn)2+(yT-yn)]]>

式中T_n＝(x_n,y_n,z_n)，n＝1,2…N表示为第n个发射站坐标原点坐标，P＝(x_T,y_T,z_T)表示待测点坐标，R_n是被测点在第n个发射站坐标系下的水平投影距离坐标原点的距离，α_n表示第n个发射站的水平角，β_n表示第n的发射站的垂直角；

若m_ni表示第n个发射站的第i次水平角和垂直角的测量，m_i表示实测值，ε_ni表示测量误差，则有：

m_i＝f_i(T₁,T₂,...T_n,P)＝m_ni+ε_ni，n＝1,2…N

将f_i函数经泰勒级数展开并去掉所有非线性分量后，得到方位角误差传播矩阵H，表示为：

H=-(yT-yn)Rn2(xT-xn)Rn20N×3-(xT-xn)(zT-zn)Rnrn2-(yT-yn)(zT-zn)Rnrn2Rnrn2N×3]]>

式中rn=(xT-xn)2+(yT-yn)2+(zT-zn)2]]>为被测点到第n个发射站原点距离，为被测点水平投影到第n个发射站原点距离，此时对应的测量误差协方差矩阵为Vm：

Vm=diag(σαn2)N×N00diag(σβn2)N×N]]>

式中和分别表示水平角和垂直角测量方差；根据协方差矩阵进行加权处理，此时定位估计协方差矩阵D为：

D＝(H^TVm^-1H)^-1

根据矩阵D，布站几何对于空间上的任意一点P_k的精度几何稀释因子GDOP表示为：

GDOPpk=tr(Dpk)]]>

式中，表示P_k点的定位估计协方差矩阵；

对所有测站的布局优化是为了达到对被测点的最高定位精度，则系统定位误差模型为：

O₁＝GDOP_pk。