强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

战斗机隐蔽接敌轨迹优化方法

针对空战对抗的隐蔽作战需求,对战斗机隐蔽接敌方法进行研究。基于战斗机雷达反射截面积的动态特性建立雷达探测威胁模型;以空战态势参数为状态建立接敌引导模型;以给定目标发现概率为暴露阈值进行威胁约束;以最小化接敌过程中累积被发现概率为性能指标;将战斗机隐蔽接敌问题建模为隐蔽性约束下的最优控制问题。为保证算法的实时性和有效性,引入滚动时域控制策略进行在线优化,并采用高斯伪谱法进行数值求解。仿真实验表明,通过路径约束和性能指标双重约束,能有效增强战斗机接敌的隐蔽性,算法实时性能满足战斗机控制的需求。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

一种新型双转子发动机功率传输装置特性研究*

本文提出了一种基于摆盘和凸轮组合机构的双转子发动机功率传输装置。其结构简单、布置方式完全对称,平衡性好,能够通过凸轮控制转子的运动规律。为了分析和研究该机构的运行特性,建立了该机构的基本运动学模型,计算出了其运行轨迹,凸轮轮廓线等。分析了主要结构参数,如滚子轴线夹角和摆盘倾角,对其容积变化规律的影响。得出主要结论如下：滚子轴线夹角越靠近90°,气缸容积变化幅值越大。摆盘倾角与容积变化规律是成正比的,对于四叶片活塞转子而言,摆盘倾角最大可取值大约为65°。在实际中,滚子轴线夹角最好取90°,摆盘倾角要在留出足够叶片活塞厚度的前提下尽量去较大的值。     

基于双目视觉定位技术的无人船航迹跟踪控制室内模型实验

水面无人系统的航向控制与航迹跟踪技术在研究开发阶段一般在室内环境进行调试与运行,该过程需要定位系统进行辅助.实船常用的定位技术难以在室内发挥作用,现有的几种室内定位技术存在成本高、信号传播不稳定等问题.设计了一种基于双目视觉定位技术的船模航迹跟踪控制系统.结合实验场地和实验对象,通过在船模上布置特征物、图像预处理、图像...     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

管道机器人直线行进过程中多模式模糊PID控制

针对管道机器人PID控制直线行进过程中的跑偏问题,提出了一种改进的多模式模糊PID控制方法。通过建立集成直线行进偏差维度、阈值更新时间维度和初速度维度模式切换自适应阈值模型,减小了因模式切换造成的时间滞后误差。依托能力风暴AS-UⅢ机器人搭建实验测试平台,获取了不同初始速度下驱动轮的轨迹曲线。对比采用改进控制方法前后的轨迹曲线,验证了多模式模糊PID控制方法的有效性和实用性。     

翼伞精确空投系统归航轨迹规划与控制

翼伞归航轨迹规划与控制问题是翼伞系统在一定初始状态下,利用自身可操作性,完成从初始位置到目标位置的转移问题。针对翼伞空投系统不同归航要求,规划出满足精度要求为圆径概率误差（ CEP ）小于40m的归航轨迹并经过一定量的控制完成翼伞空投系统精确空投任务。首先建立翼伞系统状态空间六自由度模型,并在此基础上提出系统简化稳态模型,通过最优控制方法,规划出满足空投要求的最优归航轨迹后对翼伞进行不断控制直至目标点。最后通过Matlab仿真试验,绘出翼伞系统归航轨迹图与控制变化图。     

基于模型概率估计的两层交互多模型算法

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。     

基于强跟踪滤波器的多雷达配准方法

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统偏差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。提出了基于强跟踪滤波器(STF)的多雷达配准算法。该算法是利用各雷达相对主雷达的测量差值,利用强跟踪滤波器(STF)实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准。仿真实验结果表明这种方法是有效的。