1.一種基于改進(jìn)混合蛙跳算法的四旋翼無人機(jī)參數(shù)辨識方法，其特征在于步驟如下：

步驟1、建立典型四旋翼無人機(jī)運(yùn)動學(xué)模型：

其中，x、y、z分別為慣性系下的三軸位置，φ、θ、ψ分別為滾轉(zhuǎn)角、俯仰角和偏航角，I_x、I_y、I_z分別為三軸轉(zhuǎn)動慣量，J_r為旋翼的轉(zhuǎn)動慣量，m為飛行器質(zhì)量，u₁為旋翼產(chǎn)生的升力，u₂、u₃及u₄分別為滾轉(zhuǎn)、俯仰及偏航力矩，u₅表示各旋翼電機(jī)的陀螺力矩等效轉(zhuǎn)速；

選取系統(tǒng)的輸入為：u＝[u₁ u₂ u₃ u₄ u₅]^T

系統(tǒng)狀態(tài)為：

待辨識參數(shù)為：I_param＝[I_x I_y I_z J_r]^T

目標(biāo)函數(shù)取為：J＝Fitness(I_param)

步驟2、對蛙跳規(guī)則改進(jìn)，并根據(jù)四旋翼無人機(jī)參數(shù)特性，對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，提高對四旋翼無人機(jī)多參數(shù)辨識的效率：

(a)對混合蛙跳算法中的局域搜索蛙跳規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)得到改進(jìn)的蛙跳規(guī)則D′為：

上式中，r為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，和分別為當(dāng)前迭代中，第j個族群內(nèi)最好適應(yīng)值和最差適應(yīng)值的蛙所在的位置，λ為記憶因子，取值范圍為[0,1]，D為上一次局部搜索中蛙跳規(guī)則，C(0,1)為柯西分布，N(0,1)為高斯分布，R_th為設(shè)定擾動概率門限，取誤差最大值的10％；

(b)根據(jù)四旋翼無人機(jī)所要辨識參數(shù)類型，引入適應(yīng)度函數(shù)修正向量K，對同一四旋翼無人機(jī)模型中的不同參數(shù)辨識時的參數(shù)進(jìn)行修正，得到改進(jìn)后的適應(yīng)度函數(shù)Fitness(I_param)為：

式中，K為適應(yīng)度修正向量，X(t)＝[x₁(t) x₂(t)…x_l(t)]^T為四旋翼無人機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)的真實(shí)值，為采用一組待辨識參數(shù)估計(jì)值得到的系統(tǒng)狀態(tài)計(jì)算值，K＝[k₁ k₂…k_i…k_l]為適應(yīng)度修正向量；

所述每一項(xiàng)K_i計(jì)算為，

步驟3、設(shè)置改進(jìn)混合蛙跳算法參數(shù)，青蛙種群中青蛙的總數(shù)量M，搜索空間維數(shù)S，族群數(shù)量m，每個族群中的青蛙數(shù)n，青蛙允許改變最大位置D_max，局部搜索次數(shù)L_max，全局混合迭代次數(shù)G_max；

步驟4、執(zhí)行改進(jìn)混合蛙跳算法 ，直至迭代次數(shù)達(dá)到G_max，輸出最優(yōu)蛙值，獲得參數(shù)辨識結(jié)果。