基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术

针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法

针对Kalman滤波跟踪机动目标发散和目前多数自适应Kalman滤波算法对运动模型适应性不强的问题,提出了一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法,通过实时自适应的改变滤波模型提高对机动目标跟踪精度。对这种方法与Kalman滤波算法进行了计算机仿真比较,结果表明,该方法计算量小,可实时精确地自适应匹配目标的运动模型,可实现对机动目标稳定可靠的跟踪。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

引入神经网络的交互式多模型算法

在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。     

临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪模型

滑跃式机动是临近空间高超声速飞行器的一种重要运动方式,现有文献中鲜有对高超声速滑跃式机动目标跟踪技术的报道。为此,提出了一种针对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪模型,其核心是将目标加速度建模为具有正弦波自相关的零均值随机过程,并据此构建了跟踪临近空间高超声速滑跃式机动目标的状态方程。通过仿真实验与Singer模型、Jerk模型和CV+CA+Singer交互式多模型IMM进行比较,证明了所提模型在跟踪临近空间高超声速滑跃式机动目标时的合理性与优势性。     

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。     

机动目标跟踪的具有固定延时的平滑IMM滤波算法

在跟踪机动目标的交互式多模型自适应滤波算法(IMM)基础之上介绍了一种基于状态的扩充具有固定延时的平滑IMM算法(IMMF-LS).蒙特卡洛仿真结果表明IMM具有明显的综合多模型的优点,IMMF-LS的跟踪精度明显高于IMM算法.     

基于模型预测静态规划的自适应轨迹跟踪算法

轨迹跟踪是飞机自主运动控制的关键问题之一。跟踪模型预测静态规划（T-MPSP）是一种新近发展的基于非线性模型的轨迹跟踪算法,但对于飞行器受损等情况下,模型参数相较于标称模型具有较大的偏差时,则可能导致轨迹跟踪效果不理想。提出了基于参数估计的自适应轨迹跟踪算法,在模型预测静态规划（MPSP）的框架下得出解析解,实现了对参数的实时估计,据此更新跟踪模型预测静态规划算法中所使用的模型后,可以有效扩大对参数偏离的适应性,并保留模型预测静态规划计算效率高的特点。通过仿真对比得出,相较于已有的跟踪模型预测静态规划,改进后的算法对模型参数偏离的容忍性明显提高,且算法迭代效率高,适于在线应用。     

基于TD-RLS算法的四旋翼飞行器系统参数辨识

在对飞行器气动参数进行辨识的过程中,常需要对获得的数据求微分或二次微分,而利用差分法求微分会放大噪声的影响,引入滤波器抑制噪声又会产生相位延迟.针对这一问题,提出了一种跟踪微分器-递推最小二乘(TD-RLS)辨识算法.首先,建立了悬停条件下四旋翼飞行器的系统模型;然后,基于实验室四旋翼平台飞行试验实测数据,将TD-RLS算法应用于飞行器参数辨识.最终的辨识结果表明,在四旋翼飞行器悬停或者小角度飞行条件下,该方法可以实时获得比较精确的系统模型.     

Novel Nonlinear Filtering & Prediction Method for Maneuvering Target Tracking

A new nonlinear filtering and prediction (NFP) algorithm with input es?imation is proposed for maneuvering target tracking. In the proposed method, the acceleration level is determined by a decision process, where a least squares (LS) estimator plays a major role in detecting target maneuvering within a sliding window. We first illustrate that the optimal solution to minimize the mean squared error (MSE) must consider a trade-off between the bias and error variance. For the application of target tracking, we then derive the MSE of target positions in a closed form by using orthogonal space decompositions. Then we discuss the NFP estimator, and evaluate how well the approach potentially works in the case of a set of given system parameters. Comparing with the traditional unbiased minimum variance filter (UMVF), Kalman filter, and interactive multiple model (IMM) algorithms, numerical results show that the newly proposed NFP method performs comparable or better in all scenarios with significantly less computational requirements.     

改进的基于隐马尔可夫模型的自适应IMM算法

针对机动目标跟踪中交互式多模型算法(IMM)的马尔可夫转移概率矩阵固定不变造成跟踪精度降低的问题,在已有的基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应IMM算法的基础上,对隐马尔可夫链的长度和Baum-Welch算法迭代次数的2个参数对该算法跟踪性能的影响,进行了深入研究分析,进一步明确了这2个参数选择的依据;并针对该算法在目标机动转换时峰值误差增大的问题,给出了2种修正方法,从而提出了改进的基于HMM的自适应IMM算法。最后,通过仿真分析了算法的参数和修正方法对跟踪性能的影响,并与传统IMM算法进行对比,证明了文章提出算法的有效性。     

多飞航导弹目标协同跟踪技术研究

针对多飞航导弹对目标协同跟踪精度较低的问题,提出了一种基于弹载雷达组网和GPS/INS组合导航的无偏不敏自适应融合跟踪算法。首先,通过领弹和攻击弹的优化布站,以有效提高多飞航导弹对目标的定位跟踪精度和突防能力;在时空协同的基础上,利用无偏不敏转换对各飞航导弹的目标量测进行预处理,以减小因旋转、平移和线性化误差所带来的影响;最后,结合统计双门限判决机制,利用自适应融合跟踪算法来有效实现多飞航导弹目标协同跟踪精度的提高。仿真结果表明,与现有的弹载雷达跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪

目标跟踪是机载广播式自动相关监视（ADS-B）应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波（IMMKF）算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明：相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。     

Enhancements to a multiple model adaptive estimator/image-tracker

Three major enhancements to a previously devised multiple model adaptive estimator (MMAE) for target image tracking are developed and analyzed. These are: allowing some of the elemental filters to have rectangular fields of view and to be tuned for target dynamics that are harsher in one direction than others; considering both Gauss-Markov acceleration models and constant turn-rate models for target dynamics; and devising an initial target acquisition algorithm to remove important biases in the estimated target template to be used in a correlator within the tracker. Particularly good adaptation responsiveness is demonstrated in the multiple model algorithm's ability to handle harsh maneuver onset, yielding performance essentially equivalent to that of the best artificially informed tracking algorithm     

A Linear-correction Least-squares Approach for Geolocation Using FDOA Measurements Only

  A linear-correction least-squares(LCLS) estimation procedure is proposed for geolocation using frequency difference of arrival (FDOA) measurements only. We first analyze the measurements of FDOA, and further derive the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) of geolocation using FDOA measurements. For the localization model is a nonlinear least squares(LS) estimator with a nonlinear constrained, a linearizing method is used to convert the model to a linear least squares estimator with a nonlinear constrained. The Gauss-Newton iteration method is developed to conquer the source localization problem. From the analysis of solving Lagrange multiplier, the algorithm is a generalization of linear-correction least squares estimation procedure under the condition of geolocation using FDOA measurements only. The algorithm is compared with common least squares estimation. Comparisons of their estimation accuracy and the CRLB are made, and the proposed method attains the CRLB. Simulation results are included to corroborate the theoretical development.     

临近空间固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化

针对临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化问题,提出一种基于序列代理优化的高效设计方法。为了准确计算发动机的性能特性,对发动机进行了几何参数化建模,并针对复杂装药的燃面计算,提出了基于移动四面体的燃面计算算法。为了准确评估飞行器的最大航程能力,采用自适应Legendre-Gauss-Radau伪谱法获得给定发动机设计方案下的最大航程。为了提高发动机与轨迹一体化设计优化效率,提出了基于Kriging代理模型的多采样点高效全局代理优化算法,并进行了数值验证。计算结果表明：该优化方法收敛速度快,相比传统参数优化算法可以显著减少耗时目标函数和约束函数的计算次数,并能够有效地实现临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化。     

临近空间飞行器轨迹分析与组网性能仿真

近年来,临近空间组网成为研究热点,然而临近空间飞行器运行轨迹复杂和高动态的特性为实现可靠通信增加了难度,必须使用合适的移动模型对其性能进行仿真分析。分析了临近空间飞行器完整的运行轨迹,利用QualNet平台建立了飞行中各个阶段的模型,并基于无线自组网按需平面距离向量（AODV）路由协议进行了性能仿真,仿真结果为今后设计空天地-体化飞行器测控通信网提供了一定的依据。