基于梯度下降法的翼伞系统最优分段航迹规划

传统最优控制航迹规划一般以逆风精确着陆、控制能量小为优化目标，但传统最优控制的操纵过程一般是一条连续变化的曲线，工程上不易实施；与之相比，传统分段航迹规划操纵简单，工程上容易实施，能实现逆风精确着陆的目标，但控制能耗大。为了兼顾逆风精确着陆、能耗低和控制操作简单等目标，提出了一种基于梯度下降法的翼伞最优分段航迹规划方法。该方法将控制变量参数化，将逆风精确着陆、控制能耗小、能实现避障等多目标优化问题转化为加权单目标优化问题，并通过梯度下降法求解得到分段常值最优归航航迹。所提算法与基于伪谱法的最优控制规划航迹和基于遗传算法的分段规划航迹进行了对比，算法仿真结果表明本文提出的最优分段航迹规划法既可以实现着陆精度高、控制能量小、逆风着陆和避障的优化目标，同时规划的航迹又由分段常值实现控制，工程上容易实施，兼顾了最优控制航迹规划和分段航迹规划的优点。     

基于多传感器的机动目标跟踪与融合技术综述

在分析了目标跟踪技术的重要地位之后，对目标跟踪要素进行了简要介绍。同时，描述了机动目标建模、滤波算法、航迹管理、传感器管理以及目标身份识别技术常用的方法，试图对基于多传感器的机动目标跟踪和识别算法构建一个轮廓和框架。     

最佳过失速机动研究

 分航迹变向和机头指向目标两类问题对飞机过失速机动进行数值优化研究。结果表明,为获得大转弯率应在最大升力迎角区贴近角点速度飞行,因减速较快需用大油门。经典的转弯率图能够反映这类航迹机动的特点。而机头指向目标机动的前段仍是航迹变向问题,到适当位置后再利用超大迎角机动能力指向目标。飞行仿真表明,飞机具有过失速操纵力矩和良好的飞控系统时大部分最佳机动可顺利实施,但若有极低速度要求则仍可能超出操纵极限。     

基于分段序列离散度的异步航迹关联算法

为解决异步不等速率航迹关联问题，提出一种基于分段序列离散度的异步航迹关联算法。定义分段混合航迹序列的离散信息度量，给出不等长航迹序列分段划分规则，通过计算离散度，利用经典分配法进行关联判定，并针对多义性问题设置二次检验环节。与传统算法相比，不需要时间对准，且具有不受噪声分布影响的特点。仿真结果表明，算法在航迹异步、传感器采样率不同等条件下均能以较高正确率稳定关联，并可有效分辨航迹交叉、分叉和合并等复杂情况，具有明显的优势。     

基于相对位置矢量的群目标灰色精细航迹起始算法

为解决群内目标精细航迹起始的难题,基于对传统航迹起始算法及现有群目标航迹起始算法优缺点的分析,给出了完整的群目标航迹起始框架,并提出了一种基于相对位置矢量的群目标灰色精细航迹起始算法。首先基于循环阈值模型、群中心点进行群的预分割、预关联,然后对预关联成功的群搜索对应坐标系,建立群中各量测的相对位置矢量,基于灰色精细互联模型完成群内量测的互联,最后基于航迹确认规则得到群目标状态矩阵。经仿真数据验证,与修正的逻辑法、基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法相比,该算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。     

混合动力复合翼应急迫降在线航迹规划与制导

针对混合动力复合翼飞行器巡航模式下空中停车后无动力应急迫降（VTOL）问题,提出在线航迹规划与制导方法。根据复合翼空中停车时初始位置/航向不确定散布,发展一套满足动力学约束、终端约束的三维航迹在线规划方法：利用几何规划方法快速生成扩展Dubins二维航迹,再根据下滑性能约束进行三维扩展。针对低速无动力下滑航迹跟踪更易受风干扰以及三维航线分段连接处曲率不连续的特性,发展一种基于非线性模型预测控制的三维制导算法。将纵横解耦的制导律嵌入到预测模型框架内,跟踪误差、外界风扰动、航迹曲率不连续等非线性因素则通过系统输出建立目标约束,其后利用滚动优化实时求解制导指令。最后对航迹在线规划方法与三维制导律的适用性进行仿真分析与验证,结果表明所提出的航迹规划方法适用于不确定初始位置/航向散布的应急迫降在线规划,所提的制导算法具备抵抗风扰、提高三维制导精度的能力。     

地形跟随航迹规划

运用综合航迹平滑算法对地形跟随航迹进行规划,规划的航迹满足飞机机动能力和安全高度限制要求,并分析了飞行速度、飞机机动能力及飞行姿态对规划航迹的影响。     

基于卡尔曼滤波的数据融合技术在系统航迹中的研究与应用

本文针对空中交通管制自动化系统输出的系统航迹在边界地区出现多重目标和跳跃点的问题,提出了一种对系统航迹进行二次融合的方法,建立了状态方程和测量方程,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波的跟踪算法.将系统航迹传输时延转换为空中目标的距离,用卡尔曼滤波方法对数据中的噪声进行滤波.对目标的匀速航行和机动航行进行了仿真实验,实验结果表明了该算法的正确性和有效性.最后将该算法用于系统航迹中,也取得了良好的效果.     

固定翼无人机编队集结控制算法研究

针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题，提出了一种新的路径规划和位置分配方法，并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案，满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹，算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后，开始沿航路飞向目标点，在此过程中，纵向采用高度保持自动驾驶仪，横向采用航迹跟踪自动驾驶仪，控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速，跟踪上目标速度，进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

A non-Bayesian segmenting tracker for highly maneuvering targets

The segmenting track identifier (STI) is introduced as a new methodology for tracking highly maneuvering targets. This nonBayesian approach dynamically partitions a target track into a sequence of track segments, making hard estimates of when the target's maneuvering mode transitions occur, and then estimates the parameters of the target model for each segment. STI is compared with two variable structures interacting multiple model (VS-IMM) algorithms through simulations, where it is shown to have a three fold performance advantage in median absolute turn rate estimation errors, as well as better position estimation for very highly maneuvering targets. STI is also shown to outperform a Rauch-Tung-Striebel (RTS) fixed-interval smoother when estimates are retrospectively derived, and STI accurately characterize the temporal pattern of maneuvers.     

基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法

针对部分可辨条件下编队目标的精细起始难题,提出了一种基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法。首先,采用基于坐标映射距离差分的快速群分割与基于编队中心点的预互联对雷达量测进行预处理;然后,利用图像匹配中相位相关特性,将相邻时刻编队结构进行补偿对准,解决了低目标发现概率情况下的编队结构对准问题;最后,采用增加虚拟量测并后验判决的方式,结合最近邻法做编队航迹精细互联,在填补航迹缺失、增加正确航迹的同时抑制虚假航迹的产生。经仿真验证,与修正的逻辑法、基于相对位置矢量的灰色编队精细起始算法相比,本文所提算法在提高航迹正确起始率、抑制虚假航迹方面性能优势显著,且对环境杂波与雷达精度具有较好的鲁棒性,对目标发现概率具有较好的适应性。     

机载雷达目标跟踪与航迹信息提取

针对机动目标跟踪中航迹信息提取精度不高的问题,提出一种ECEF坐标系下基于交互多模型的多机协同跟踪算法。首先,各载机以ECEF坐标系为融合中心对目标量测进行无偏转换处理,以有效减小量测转换误差对目标跟踪的影响;然后,利用交互多模型的方法对目标进行融合跟踪,以进一步提高目标机动时的跟踪精度;最后,通过二次滤波的方法,来有效实现目标航迹信息的精确提取。仿真结果表明,该算法可较好地提高目标机动时的跟踪精度和航迹信息提取精度。     

Track segment association, fine-step IMM and initialization with Doppler for improved track performance

In this work we present a new track segment association technique to improve track continuity in large-scale target tracking problems where track breakages are common. A representative airborne early warning (AEW) system scenario, which is a challenging environment due to highly maneuvering targets, close target formations, large measurement errors, long sampling intervals, and low detection probabilities, provides the motivation for the new technique. Previously, a tracker using the interacting multiple model (IMM) estimator combined with an assignment algorithm was shown to be more reliable than a conventional Kalman filter based approach in tracking similar targets but it still yielded track breakages due to the difficult environment. In order to combine the broken track segments and improve track continuity, a new track segment association algorithm using a discrete optimization approach is presented. Simulation results show that track segment association yields significant improvements in mean track life as well as in position, speed, and course rms errors. Also presented is a modified one-point initialization technique with range rate measurements, which are typically ignored by other initialization techniques, and a fine-step IMM estimator, which improves performance in the presence of long revisit intervals. Another aspect that is investigated is the benefit of "deep" (multiframe or N-dimensional, with N > 2) association, which is shown to yield significant benefit in reducing the number of false tracks.     

一种基于三维到达角的无偏伪线性卡尔曼滤波

为了解决大场景下基于三维到达角的目标跟踪问题，提出了一种具有无偏性的伪线性卡尔曼滤波。首先，基于三维到达角信息对目标运动模型与量测模型进行建模；之后，对量测模型进行了伪线性化处理，得到了线性形式的目标量测模型。为了解决伪线性卡尔曼滤波存在的有偏性问题，提出了一种结合EKF（extend Kalman filter）的三维伪线性无偏卡尔曼滤波。仿真实验表明，该模型能够对非机动目标与机动目标有效跟踪，对于百公里级别的目标，当角测量误差从0.1°变化到0.5°，算法在仿真时间结束时均能将绝对位置误差降低至10 km以内，且算法的运行速度与EKF为同一个量级，同时兼顾了抗干扰能力、定位跟踪精度、运行效率的要求，能够为大场景下的目标跟踪提供有效方法。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

任务规划系统机动模型与航线设计

航空兵任务规划系统中飞机空对地攻击航线解算的准确性、航线生成质量和航线解算速度是衡量任务规划系统能力的重要指标。飞机空对地攻击航线设计是飞机航线规划中典型的多约束复杂机动,其在设计与使用过程中受到来自时间、空间及飞机本体的多维约束,对飞行动力学建模与航迹优化提出了较高的要求。本文利用面向对象的思想对飞机无侧滑动力学模型...     

基于航迹分割的航空器噪声预测模型

根据航空器的航迹来预测其影响区域的噪声情况,基于航迹的几何特性,将航迹分成直线段航迹和曲线段航迹两个基本航迹元素;确定了直线段和曲线段的各自影响范围之后,分别计算各航迹段对它们影响区域的噪声值贡献情况;统计了各个航迹段对监测点的噪声影响之后,综合得出整个航迹段对监测点的噪声影响,从而建立了航空器航迹噪声预测的模型。将该模型计算的结果分别和软件模拟数据、实际监测数据进行对比分析,发现该模型在航迹段内对监测点噪声均值的预测较为准确,监测点噪声峰值预测结果更接近实测数据。