基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

改进型PASTd双基地MIMO雷达相干目标角度跟踪算法

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了一种基于数据平滑的快速跟踪算法。首先借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。对PASTd算法进行改进,提出适合平滑后数据的PASTd算法,通过改进的PASTd算法,能够更快地得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

固定翼无人机航迹跟踪抗风性研究

无人机作为一种新型军事装备,具有广泛的作战应用场景.无人机的航迹跟踪性能和抗干扰能力是其安全完成飞行任务的保障,随着现代战争作战环境日益复杂,无人机飞行将面临更大的挑战.针对目前固定翼无人机在飞行过程中受风扰影响严重的问题,设计了一种具有抗风性的航迹跟踪方法.利用非线性导引原理实现对航迹的跟踪,并通过引入反馈消除了风扰...     

基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

巡航导弹攻击路径组的优化与评估

为保证对敌方目标实施多次有效攻击,巡航导弹攻击路径选择的关键在于寻找一组优化路径而不是一条优化路径(如果存在),既满足性能指标要求,又满足作战应用要求.在作战区域内任意两个匹配区之间飞行航迹已知(专题讨论)的情况下,就巡航导弹攻击路径组的优化与评估问题进行了探讨,分析了导弹作战运用要求和性能指标要求,建立了攻击路径组的优化与评估模型,计算结果表明:所给出优化与评估模型是可行的,能够满足巡航导弹实际作战要求.     

大圆航线导航与控制律设计

随着无人机(UAV)应用范围的扩大,要求无人机能精确跟踪预定航线.预定的飞行任务可以有两种规划方式,一是近似在当地切平面上的直线或曲线;二是飞行距离较长时在地球表面的大圆航线.第二种规划相对复杂,研究较少,因此,介绍了某型无人机的动力学模型,提出了一种全新的大圆航线导航解算算法,设计了大圆导航控制律,此外,还分析了常值风及突风干扰对导航的影响.经计算机仿真验证和部分的实际飞行试验结果表明:与预定航线的距离偏差较小,航迹精度较高,新算法及设计较好地满足了实际大圆航线飞行要求.     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

无人侦察机目标跟踪系统控制模型

无人侦察机对目标的跟踪是通过调整陀螺稳定平台的高低角和方位角,从而使摄影设备的光轴对准目标来实现的。给出了根据摄影设备的焦距以及目标在监视屏上的坐标,求取平台的姿态角控制指令的系统方案;在考虑表观运动即无人机角运动对平台角运动影响的情况下,得出求取控制指令的表达式;并对无人机目标跟踪系统的控制模型进行了仿真验证。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

基于电磁涡旋的雷达目标成像

作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量态与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。本文的研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。