欠驱动无人艇自适应滑模航迹跟踪控制

为便于航迹跟踪控制器设计和分析,引入坐标变换,建立典型的欠驱动无人艇数学模型;建立以航迹上自由点为原点的Serret-Frenet坐标系,实现对航迹跟踪误差变量的描述;通过将航迹参数的更新律作为一附加控制输入,实现了无人艇航迹跟踪控制系统由欠驱动向全驱动控制的转变,并利用改进视线导引算法实现了对无人艇位置的跟踪控制;考虑海流等外界扰动的影响,采用滑模自适应技术分别设计了无人艇航向和航速控制算法,实现了对航向角、纵向速度跟踪误差的镇定;基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了航迹跟踪控制系统的一致半全局指数和一致全局渐进稳定性。仿真结果表明:所提出的控制算法可在一定程度上处理海流等外界扰动,跟踪效果良好,并且克服了角速度持续激励问题,能够同时实现对直线和曲线航迹的跟踪。     

频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法

为了提升频谱共存环境下机载组网雷达多目标跟踪性能,提出了一种雷达辐射资源与航迹规划联合优化算法。首先,推导了包含雷达辐射资源以及载机飞行参数的贝叶斯克拉美-罗下界表达式,以此作为多目标跟踪精度的衡量指标;在此基础上,以最小化机载组网雷达多目标跟踪误差为优化目标,以雷达辐射资源总量、载机机动性能、通信基站可容忍干扰能量和跟踪各目标节点数为约束条件,建立频谱共存下机载组网雷达辐射资源与航迹规划联合优化模型;然后,将上述优化模型分解为多个子问题,并结合循环最小化算法、半正定规划算法和粒子群算法进行分步求解。最终仿真结果表明,所提算法能够在保证通信基站正常工作的条件下,充分利用各平台运动优势,与现有算法相比,能够有效提升机载组网雷达的多目标跟踪性能。     

欠驱动USV自主航行控制算法研究

为保证复杂海洋环境下欠驱动无人艇的安全航行控制,设计了一种具有航迹实时规划和动态跟踪能力的无人艇自主航行控制算法。首先,基于激光雷达的高精度环境探测能力,借鉴向量场直方图算法设计的基本原理提出了一种新的航迹实时规划算法;然后,基于无人艇三自由度运动学和动力学模型,利用视线法导引和输出反馈控制方法设计了航迹跟踪控制算法,并给出了系统的稳定性分析。理论分析和仿真实验结果证明:所设计的自主航行控制算法能够成功实现未知海洋环境下的安全航迹实时规划和航迹动态稳定跟踪功能。     

用多维数据互联的有效多传感器融合

本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。     

一种基于反馈式结构的异步航迹融合算法

在实际的雷达网数据融合系统中,多数情况下各部雷达的采样时刻不同步,并且采样周期不一致,比如引导雷达和警戒雷达。本文提出了一种基于反馈式结构的异步航迹融合算法,即便在局部节点采样周期相差较大的情况下,仍能充分利用局部节点的信息。经仿真实验验证了该算法的优越性。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

一种多目标跟踪航迹起始新算法及其性能评估

文中提出了一种多目标跟踪的航迹起始新算法，并对算法的性能进行了详细的理论推导，得出了正确航迹建立概率和虚假航迹建立概率的解析表达式，蒙特卡洛仿真验证了分析的正确性。     

基于聚类遗传的多无人机航迹规划

提出了一种在雷达和复杂地形环境下应用并行遗传算法进行多无人机三维航迹规划的方法.将K-均值聚类算法与多种群协同进化的方法结合起来,采用主从式并行进化的方案,提高了收敛速度且便于分布式处理.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法的收敛性.在根据数字地图建立无人机安全飞行曲面的基础上进行地形跟随和无人...     

极坐标下雷达多目标跟踪及其实现

导出极坐标下雷达多目标跟踪的非线性滤波方程和预测方程 ,获得了稳定和渐近无偏估计 ;采用最优配对法进行点迹与航迹相关 ,避免相关模糊 ;利用记分法进行航迹质量管理 ,并在计算机上实现了多目标跟踪数据处理     

相控阵雷达机动多目标跟踪算法设计与仿真

目前的多目标跟踪仿真系统为实现更高的跟踪精度和跟踪效能,多采用复杂的先进跟踪算法进行建模仿真,且仿真环境设置较为理想,不利于工程实践和系统仿真,其工程应用价值大打折扣。针对上述问题,采用连续系统的建模仿真方法,根据当前空战飞行器编队作战的发展对地面武器跟踪制导系统的新要求,提出并设计了基于M ATLAB的相控阵雷达机动多目标跟踪仿真系统,以KALM AN滤波算法为主线,对多目标数据互联、机动检测与辨识以及目标编批和航迹处理等核心模型的算法、关键技术进行了深入研究,开发了与KALM AN滤波算法较为匹配的跟踪滤波系统,最后以跟踪空中多目标编队飞行为例,对仿真系统进行了模型校验与测试。仿真结果验证了模型和方法的有效性,可为系统跟踪效能的分析评估提供平台和依据,对于相控阵雷达系统的开发和战术使用具有积极意义。     

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...     

量测坐标系下的纯距离自适应跟踪算法

为避免传统雷达数据处理方法中因坐标变换而导致噪声统计规律变化的问题,基于“当前”统计模型,在量测坐标系下提出一种纯距离自适应跟踪算法。算法基于拟合的思想,利用纯距离信息在量测坐标系下进行滤波计算,避免了由于坐标系的变换而产生的偏差和耦合误差。针对目标发生机动的情况,实时地调整加速度方差,从而达到自适应跟踪目标的效果。仿真结果表明,该算法对目标状态的估计更加精确,对机动目标具有较好的跟踪性能。     

国外潜航器水下隐蔽导航定位方法探析

针对潜航器自主惯性导航误差随时间不断增大的问题,研究了基于运载器、信标中继、海底固定基站的国外潜航器的典型导航定位方法。通过水声通信方式,运载器、信标中继站将其卫星精确定位数据发送至潜航器,或海底固定基站接收到潜航器发射唤醒信号后,量测相关信息并发至潜航器。潜航器被动接收水声通信数据,并对其进行综合处理,实现潜航器在水下隐蔽工作模式下对自身位置的实时修正,提高潜航器导航定位精度,具备较强的工程可实现性。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

系统频率偏差对同时全极化测量的影响及其校准

目标极化散射矩阵的精确测量是全极化雷达极化信息处理的前提和基础。基于正负线性调频信号,针对采用数字解线性调频处理的同时全极化测量体制雷达,分别推导了雷达中频频率偏差和采样频率偏差对同时全极化测量影响的数学模型,提出一种雷达中频频偏和采样频偏的联合估计与校准方法。仿真和实测数据表明：雷达系统频率稳定度会引起不同通道极化测量结果峰值位置和相对相位的变化,采用所提方法能够有效校正峰值偏移,补偿相位误差,提高目标极化散射矩阵测量的精度。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。