【摘 要】
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针对融合系统中系统误差未固定的情况，将模拟退火算法SA（Simulated Annealing）引入到改进的粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）中来解决系统误差配准问题。该方法结
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针对融合系统中系统误差未固定的情况，将模拟退火算法SA（Simulated Annealing）引入到改进的粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）中来解决系统误差配准问题。该方法结合了改进PSO的全面、快速寻优能力和SA的概率突跳特性，解决了PSO容易陷入局部最优的缺点，也保证了群体的多样性，避免了种群的退化。仿真结果表明，改进的SA-PSO方法较PSO、GA方法在系统误差配准精度上得到了提高。
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