基于时空特征融合的舰船航迹预测方法

针对海上舰船日益增多、海情日益复杂的严峻形势,改进舰船航迹预测方法,实现对海域态势的有效管控成为亟待解决的问题。结合舰船航迹获取简单、数量较大的显著优势,提出利用舰船航迹数据驱动的基于时空特征融合的舰船航迹预测方法。首先,联合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构造时空特征融合网络,充分提取舰船航迹的时空特征;然后,利用海量 AIS(Automatic Identification System)数据进行网络训练;最后,利用网络输出的航速和航向对舰船航迹进行预测。仿真结果表明,提出的网络具有准确的舰船航迹预测能力,能够适应舰船机动运动场景。与传统预测方法相比,该方法能够使预测 MSE减少 0.2~1.4,预测性能大大提高。     

基于CNN-LSTM-attention模型航迹预测研究

以航迹预测方法作为切入点,重庆-广州航路航空器记录的ADS-B数据作为研究内容,提出了一种融合注意力机制的长时序航迹预测方法(CNN-LSTM-attention)。研究运用一维卷积神经网络对航迹数据多维特征进行提取,并将经纬度、高度、速度、航向等的多维特征向量构造成时序形式作为LSTM网络输入,通过赋予LSTM网络隐含层的权重占比并区别不同时序点隐藏层信息对未来航迹预测的影响程度来达到优化预测模型的作用。构建好的CNN-LSTM-attention模型采用Adam优化算法进行训练,LSTM和CNN-LSTM作为实验对比模型,将决定系数R²作为模型评价标准来衡量航迹预测模型的准确性。实验结果表明加入注意力机制的神经网络预测模型CNN+LSTM+attention(卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制)的方法相较于其他两种,其预测精确性更高。     

具有自动回溯的机动目标航迹精细化分段识别

机动目标航迹分段识别是判断目标行为意图的基础,然而现有航迹分段算法对模式变化检测能力弱,难以满足机动目标航迹快速精细化分段的需求。提出双层精细化航迹分段框架,预分段层检测目标运动过程中的模式切换,确定模式变化明显的预分段区,得到目标模式变化明显区域的预分段点;再分段层对模型差异小的非预分段区航迹进行回溯迭代优化再分段,得到更为精细的分段点。该框架具有从粗到精的航迹分段处理能力,实现了对于机动目标航迹的精细化分段识别。选取两个典型的目标机动仿真场景验证了所提算法的有效性,不仅减少了迭代优化时间,而且提高了分段识别精度。     

航空器飞行状态预测的混合模型研究

航空器的飞行状态预测是飞行冲突探测的核心问题,也是保障飞行安全的关键所在.为了准确、高效地预测航空器的飞行状态,提出了一种HMM-BP混合模型.首先深入分析了航空器的飞行特点,从不同角度定义飞行状态并建立几何判定方法;然后通过HMM模型分别对航空器的飞行高度、航向以及速度特征进行时序建模;最后利用BP神经网络对航空器的飞行状态进行了推理预测.研究结果表明,该方法通过分析航空器在扇区内最初5min的雷达航迹数据,能够准确地预测其在扇区剩余时间的飞行状态,且计算速度快、预测效率高,可以有效协助管制员正确掌握航空器的飞行状态.     

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A320飞机横航向控制律架构的LQ设计

空客A320飞机横航向控制律采用特征结构配置方法计算闭环增益,实现了期望特征值的配置及横航向关键参数之间的解耦。基于A320横航向控制律架构,提出使用线性二次型(Linear Quadratic,简称LQ)方法,对闭环增益进行重新设计。首先根据期望的特征值引入关键参数的频域整形环节,而后通过调整二次型性能指标加权矩阵实现期望特征值的逼近及关键参数之间的解耦,并求得闭环反馈增益,最后在特征结构、稳定裕度和横航向解耦效果方面与空客设计结果作了对比分析。仿真结果表明,LQ设计可获得与特征结构配置设计相近的结果,即得到接近期望值的特征值,并实现关键变量的解耦,同时保证了闭环稳定裕度。     

海上目标雷达与 AIS航迹时空匹配方法

针对海上目标的雷达与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中,航迹之间存在的时空不匹配现象,提出了在空间对准之后结合海上航迹运动特点,对 AIS航迹数据进行插值对准雷达目标航迹的方法,在解决雷达与 AIS航迹之间时空不匹配问题的同时,最大程度减小插值误差。该方法根据船舶航向变化率,结合航速航向法和内插外推法的优势,针对不同航迹特点自动选择最佳的插值配准方法,实现海上目标的雷达与 AIS航迹点的自动插值和时空对齐。仿真实验结果表明,所提方法针对海上目标复杂运动,可以自动匹配选择最佳插值方法,有效降低误差,实现雷达与 AIS航迹之间的时空匹配。     

不同参数对地形等值线匹配算法精度影响的评估分析

影响地形辅助导航匹配算法性能的因素很多,而目前基于信噪比的分析方法不能全面准确地评估匹配精度受各种参数的影响情况。本文以等值线(ICCP)算法为研究对象:首先,通过理论分析指出目前基于信噪比的分析方法的局限性和算法灵敏度受航向的影响情况;然后,通过仿真分别研究高度测量精度、惯导(INS)航迹精度、初始位置误差、航向误差、采样设置等因素对匹配精度的影响,并进一步从地图独特性、高度测量误差和INS航迹误差3个方面综合分析了各类误差和具体的误差参数对匹配性能的综合影响;最后,从算法的匹配精度和实时性等角度总结了各种参数的影响情况,为ICCP算法的工程应用提供理论基础。     

静止单站纯方位目标航向估计及仿真研究

针对平面直角导航坐标系下匀速直航目标, 利用静止单站测得目标方位序 列, 基于纯方位目标运动分析(BO-TMA)理论, 采用拟线性处理方法, 对目标航向进行 递推式估计。通过多次仿真实验,研究了不同初始条件对目标航向估计性能的影响。该 方法要求简单,便于实现,所得结论为水下隐蔽单站仅利用目标方位信息快速判断敌方 运动态势及作战决策提供了参考。     

基于空间多特征综合推理的航迹航路关联

针对航迹分类问题,研究了基于空间多特征的综合推理在航路判读中的应用。首先根据空管系统对航路以及飞机飞行的要求,对航迹航路相关问题进行建模。然后根据已知的传感器系统输出的目标特性(位置,航向)与已知的多个航路信息分别进行相关度计算,构造基本信任函数,通过对其融合,得到目标单特征识别结果。其中,通过合理地引入复合类,实现了对目标类别的广义信任分类。建立了多特征折扣融合算法,对多特征基本信任函数进行折扣后再融合,得到目标多特征识别结果。仿真结果以及空管实际数据测试表明:该算法不仅可以实现航迹分类,同时可以有效地降低分类的错误率。     

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。     

一种车载组合导航系统航向修正方法研究

针对车载组合导航系统航向误差难以修正的问题,对航向角误差可观测性进行分析,并提出一种基于加速度变化的航向误差可观测性分析的误差修正方法。首先利用分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析法和奇异值(SVD)分析法对不同加速度变化情况下的组合导航系统航向角误差进行可观测性分析,得出航向角误差的可观测度与加速度变化的剧烈程度正相关的结论。在不同加速度变化情况下,对航向角误差的滤波估计进行仿真,总结出加速度变化过程中的收敛规律,从而提出根据加速度变化情况对航向误差进行修正的方法。最后实验结果表明,通过该方法能够有效地减小航向角误差导致的位置误差,提高导航精度。     

基于多维航迹特征的异常行为检测方法

在信息融合领域,利用数据挖掘中的异常检测技术,可以基于目标的多维航迹特征来挖掘目标的异常行为。现有轨迹异常检测方法主要检测目标的位置异常,没有充分利用目标的属性、类型、位置、速度和航向等多维特征,在挖掘目标的异常行为时具有局限性。通过定义多因素定向Hausdorff距离和构造多维度局部异常因子,提出了一种基于多维航迹特征的异常行为检测方法,通过对多维航迹数据的异常检测,实现对目标异常行为的挖掘。在仿真军事场景和真实的民用场景上进行了实验分析,所提方法都能有效的检测出目标的异常行为。     

面向终端区航空器飞行状态识别的HMM方法

为了准确掌握和预测终端区航空器飞行状态及其时序,为管制指挥提供参考,提出了一种基于隐马尔可夫模型的终端区飞行状态识别模型。通过对终端区雷达数据的一致化处理,形成符合隐马尔可夫模型的雷达航迹特征表示;采用雷达特征航迹训练隐马尔可夫模型,建立航空器飞行状态及其时序识别模型。实验表明:对于常规进场的航空器,方法快速有效,平均识别率高达91.53%;模型充分体现了管制意图信息与飞行意图信息;可以帮助管制员及时准确判断航空器的飞行状态。     

基于运动状态的航迹起始算法研究

 针对传统的基于逻辑的航迹起始方法在量测扩展过程中存在的弊端，提出了基于目标运动状态的航迹起始算法，并给出了更为精确的起始波门构造方法。利用目标的位置信息形成候选目标航迹，在候选目标航迹扩展过程中，采用提出的修正Hough变换提取目标状态信息，并根据目标〖JP2〗的状态信息对候选航迹进行检验。仿真结果表明，该算法比其他基于逻辑的方法有更低的虚警概率，并且对存储空间要求低，适于工程应用。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

大航向角误差情况下飞行中对准研究

为了解决飞行器在大航向角误差的情况下进行飞行中对准的难题,将一种线性大航向角误差模型应用于飞行器飞行中对准的过程.详细推导了线性大航向角误差模型,设计了飞行器在大航向角误差情况下进行飞行中对准的卡尔曼滤波模型,并进行了数字仿真.仿真结果表明,线性大航向角误差模型应用于飞行器飞行中对准,能够很好地解决飞行器在大航向角误差情况下进行对准的难点,并给出了适合于大航向角误差模型的机动方式.最后,提出了线性大航向角误差模型在工程应用中的几点建议     

中继卫星跟踪航空器的星间天线指向控制算法研究

针对中继卫星应用于航空飞行器类目标的跟踪,研究了中继卫星跟踪航空器的星间天线指向控制问题。在考虑中继卫星捕获跟踪系统工作特点和航空器飞行特点的基础上,完成了基于航空器预定航迹的中继卫星星间天线跟踪指向控制算法,通过采用分段拟合方法和有约束的最小二乘算法,实现了航空器跟踪弧段内星间天线稳定的高精度指向控制。进行了航空器某预定航迹的跟踪控制计算,仿真算例表明了该指向控制算法的有效性。     

大型飞机推力调节应急飞行控制研究

推力调节(Propulsion Controlled Aircraft,以下简称PCA)应急飞行控制作为一种替代的控制策略,能够通过仅调节发动机推力,对常规操纵舵面失效的飞机提供一定的控制能力。首先从动力学角度对推力调节的可行性进行了分析,并在此基础上建立了PCA 总体方案,然后采用内环增稳、外环设计PID 控制器的方法,完成了PCA 纵向航迹倾斜角控制器、横航向滚转角控制器的设计,仿真结果表明利用推力调节实现航迹控制是可行的。最后将所设计的控制器应用于自动着陆系统,飞机能够准确跟踪航迹,满足性能要求。     

基于改进滑动窗多项式拟合法的 航空器4D航迹预测

准确的航迹预测是提升无人机飞行防相撞空中威胁态势预警能力的基础,针对入侵机,提出一种改进滑动窗多项式拟合航迹预测方法。主要进行两方面改进:一是对当前值之后的数个未来值预测时,为各个预测值在滑动窗内构建合适的多项式拟合方程;二是依据当前航迹值与此前有限个连续航迹值所反映出的目标运动模式信息,自适应调整拟合多项式阶数与滑动窗长度。结果表明:较之传统滑动窗多项式拟合法,本文方法具有更高的航迹预测精度,能够在一定程度上改善非合作航空器的航迹预测精度,验证了其在航迹预测中的可行性和有效性。