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.     

空间密集群目标关联与跟踪算法研究

为提高对空间密集群目标跟踪的精度,提出了基于全局最近邻的群目标关联与跟踪算法。通过对空间密集目标进行群分割,将群跟踪问题转化为多目标跟踪问题,考虑到空间目标具有运动速度快的特性,基于"全局最优"原则选取距离最近的群目标和量测进行优先关联与更新,避免关联冲突和减少关联错误,可有效解决关联准确性与跟踪实时性之间的矛盾,同时提出航迹预测与轨迹预报相结合的方法,来解决跟踪过程中的航迹断续与融合问题。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。     

变桨距四旋翼无人飞行器航迹跟踪控制

针对传统定桨距四旋翼无人飞行器定桨距机构限制的问题,提出一种变桨距电机旋翼系统。在电机旋翼系统动力学模型的基础上,根据最小二次型最优控制方法设计了变桨距电机旋翼系统控制律,基于牛顿-欧拉方程和四元数运动学,建立了四旋翼飞行器动力学模型,推导了桨距角分配矩阵,设计了航迹跟踪控制律。仿真结果验证了变桨距技术相对定桨距技术在控制响应方面的优势,证明了提出的控制方法能够实现对变桨距四旋翼飞行器的高精度航迹跟踪控制。     

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。     

考虑禁飞区的高超声速飞行器再入跟踪控制

为确立高超声速飞行器再入精确模型,参考NASA的研究数据对动力学方程中的气动参数进行拟合。基于飞行器结构的相关性质及战略应用背景,加入热流密度、动压、过载和禁飞区等参考约束的限制,融合成强非线性、复杂耦合的最优控制问题。采用改进自适应伪谱法求解模型所构建的微分方程组,通过设置自适应网格细化与配点,使单位时间内状态变量和控制变量波动过大的时间区间被进一步细划,并利用SNOPT求解器解算出符合条件的最优轨迹。设计闭环控制器,实现对最优轨迹的姿态变化的跟踪,测试系统的性能并进行评估。仿真结果表明:整个再入过程中,飞行器速度下降过程偏于平稳,再入轨迹可以满足约束条件,在避开禁飞区的同时取得最大横向航程;三通道角速度收敛可控,对姿态的跟踪较理想,控制器基本可以实现精确调姿。     

基于高斯伪谱法的弹道跟踪制导律

针对拦截临近空间高超声速飞行器的弹道跟踪过程,设计了一种基于高斯伪谱法的跟踪制导律。为了对标称弹道进行精确跟踪,基于线性二次型跟踪问题,应用最优控制理论推导最优解的充要条件,得到带时变增益的线性状态反馈控制量的表达式;基于高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯(LG)点上利用标称弹道数据计算差分矩阵和系数矩阵,求得状态扰动反馈控制律。仿真结果表明,该方法能够快速、有效的消除跟踪误差,满足在线实施要求。     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

基于强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航

针对车载里程计刻度系数受轮胎胎压、温度等的影响实时变化,提出采用强跟踪滤波进行捷联惯导/里程计组合导航。强跟踪滤波利用卡尔曼滤波残差序列相互正交的性质,在线实时调整渐消因子,对突变状态有较强的跟踪能力。提出采用平均速度匹配方法以消除载车振动及里程计量化误差对组合导航的影响,同时将杆臂误差列入状态量,消除不准确的杆臂在载车转弯时对组合导航的影响,建立了捷联惯导/里程计组合导航模型。进行了实际组合导航跑车试验,结果表明组合导航的定位精度优于1‰D。