基于趋近律的离散滑模位置跟踪控制

针对不确定对象的主要特点,运用离散滑模变结构理论探索不确定对象的位置跟踪问题。设计了一种离散趋近率滑模位置跟踪算法,推导了滑模控制的可达性条件。该算法以离散位置信号作为输入,设计了离散指数趋近率,根据系统当前的状态,有目的地调整控制器,采用离散Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波。经仿真研究,该算法不仅在无扰动无噪声条件下,能够准确的进行位置跟踪,而且在扰动和噪声时,具有较强的鲁棒性和抗干扰性,较好地满足了位置跟踪控制的要求。     

利用实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出四元数约束插值算法,其可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提算法的有效性,其完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

视觉目标跟踪现状与发展

视觉目标跟踪系统在军事和民用领域都有重大的应用需求,如武器制导、视觉导航、安防监控等。视觉目标跟踪系统的目的是在视频序列的每一帧中准确地定位目标位置,还原目标完整的运动路径,为高层应用提供决策依据。根据任务需求不同,目标跟踪系统可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。在算法层面分别介绍了视觉单目标跟踪和多目标跟踪的发展现状,并对相关算法的优点和不足做了简要分析。结合当前研究现状,简要地梳理了目标跟踪算法的发展趋势。研究表明,视觉目标跟踪是一个非常开放的研究领域,相关的理论和方法层出不穷,不同算法的侧重点也不尽相同,研究经典的目标跟踪算法有助于把握视觉目标跟踪中潜在的问题,为设计目标跟踪系统提供依据。     

基于极坐标的稳定UKF单站无源目标跟踪算法研究

单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要.结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性.增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易.与现有的单站元源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法.数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性.     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型.构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生...     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

再入快速抵达轨迹优化设计方法

针对再入初始速度大、飞行时间约束苛刻的轨迹设计问题,提出一种基于遗传算法和攻角+倾侧角联合优化的再入快速抵达轨迹优化设计方法。该方法在再入初段利用较大攻角迅速减小弹道倾角和拉平弹道,在再入后段/滑翔段联合设计和优化攻角+倾侧角变化规律以显著降低终端飞行速度,同时满足终端高度、终端航向角、最大动压、最大热流等约束条件。该方法能够提升传统升力体飞行器再入快速到达能力并拓展其应用范围。仿真结果表明,在典型飞行器参数和较大初始再入速度条件下,全程飞行时间小于12 min,终端速度能够小于7Ma,横向机动距离超过800 km。     

基于路径跟踪的平流层飞艇柔性编队控制

建立平流层飞艇驻空阶段动力学模型,在定高飞行前提下,采用小扰动方法对动力学方程进行线性化处理。提出采用路径跟踪的平流层飞艇柔性领航-跟随编队控制方法,领航者和跟随者通过速度控制与航向控制,分别跟踪保持特定距离的参考路径,实现编队的柔性控制。以采用直线路径跟踪和采用圆路径跟踪的三平流层飞艇编队控制为例,对提出的柔性编队控制方法进行仿真验证。仿真结果表明:提出的路径跟踪方法控制精度高,提出的柔性编队控制方法可以实现编队稳定运行,避免编队成员碰撞现象的发生。