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。     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

制导雷达自适应旁瓣对消研究

制导雷达中若使用常规自适应旁瓣对消方法,辅助天线中的期望信号会引起测角误差.如果不采取应对措施,雷达无法对目标进行有效跟踪.提出了一种改进的自适应旁瓣对消方法,该方法中的辅助天线方向图在期望信号方向形成了零点,因而能够消除由于辅助天线中期望信号的存在而引起的测角误差.理论分析和计算机仿真结果表明改进方法是有效的.     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

基于SDNN神经网络的多雷达目标航迹跟踪研究

现代雷达系统中,目标的航迹跟踪是Network)节点自删除神经网络的多雷达目标航迹跟踪的方法.仿真结果表明,这种方法能够很好地完成多雷达目标的数据融合,并比较有效地实现了多雷达目标的航迹相关.     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

单星对卫星的仅测角被动定轨跟踪方法研究

针对单星对卫星被动定轨时使用经典轨道根数作为状态变量可能存在奇点且测量方程变量及相应坐标转换缺乏物理意义等问题,提出一种新的基于J2000.0惯性系的单星对卫星扩展Kalman滤波仅测角被动定轨跟踪方法,并对测量方程中的变量及其坐标转换进行明确定义;同时对状态预测方程、状态转移矩阵及测量雅可比矩阵进行详细推导,最后通过STK6.0仿真场景产生的数据对算法在不同初始状态误差和测角精度下的性能进行对比分析和仿真验证。多次仿真结果表明:该算法实现了单颗高轨卫星(准同步轨道)通过仅测量角度对圆轨道(e=0)低轨卫星辐射源的被动定轨和跟踪,当测角精度优于平均角度变化量时,滤波收敛所需时间及估计误差都大大减小,且该算法对滤波初始误差也具有较好的适应性。     

遥感视频卫星多目标检测、跟踪和定位算法

提出基于道路掩模(Road Masking)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和数据关联(Data As-sociation)的遥感视频卫星(Video Satellite)多目标(Multiple Object)检测、跟踪和定位(Detection Tracking and Loc...