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一种基于气动力模型的高超声速滑翔目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
《宇航学报》2017,(2)
针对传统跟踪方法对高超声速滑翔目标(HGRV)进行状态估计时存在较大误差的问题,提出一种基于气动力模型的目标跟踪算法。首先在弹道坐标系(VTC)中推导了目标气动加加速度模型,分析模型各分量对目标运动状态的影响。分别对纵向和横向机动模型进行了研究,得出横向机动是跟踪的主要难点的结论。然后对传统气动力模型进行改进,将转弯力参数与爬升力参数之间存在的先验信息引入高阶状态向量。同时,考虑不同飞行模式下机动频率的变化,构建基于气动力模型的交互多模型(IMM)算法。仿真表明,所提算法精度显著优于针对该类目标的其他跟踪算法,特别是当目标发生机动时,该算法具有更强的适应性和鲁棒性。 相似文献
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针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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《航天返回与遥感》2018,(6)
为了降低红外运动点目标检测的漏检率与虚警率,文章以猎鹰2号为例,从天基红外遥感图像生成的角度出发,计算了高超声速飞行器多种工况的辐射特性,提出了一种基于目标速度与辐射特性的红外运动点目标检测方法。该方法将高超声速目标的速度与遥感图像的灰度关联,以目标的飞行速度作为单帧图像灰度阈值分割的条件,实现阈值分割与速度滤波并行,并进行多帧图像疑似目标二次速度匹配滤波,实现目标检测。仿真结果表明:文章提出的点目标检测方法对于高超声速目标检测效果优良,检测率为94.4%,虚警率为5.86×10-5%。在具备目标表面平均温度与速度对应关系的情况下,该方法可应用于多种不同红外运动点目标的检测。 相似文献
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针对雷达探测高超声速目标预警时间有限的问题,建立雷达网无缝跟踪的时间分配模型并设计一种贪心策略进行求解。该模型基于雷达网无缝跟踪的时间分配原则,考虑雷达跟踪容量、交接要求和时间间隔占用性等约束条件,并采用选择最早发现目标的可见时间窗作为初始跟踪时间窗的贪心策略进行求解,实现了雷达网对该类目标的持续跟踪。设计的求解策略比依次选择时间窗最长的雷达参与跟踪的策略交接次数少10%以上,同时使得目标函数值提升近6%,且算法耗时仅为精确求解算法耗时的7.5‰,提高了反临预警任务规划效能。 相似文献
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飞行器在工作时过载、振动等力学条件严酷,同时对搭载设备严格限制重量.如何在保证结构强度和变形量满足飞行环境使用要求的前提下,解决天线轻型化问题,是机载天线设计最紧要的任务之一.提出了一种迭代优化设计方法,此方法基于结构强度变化特征对机载天线进行轻型化设计,具体为采用有限元分析方法结合实际力学环境要求对初步设计的天线进行强度校核,调节设备的横断面尺寸使试验变形应力及重量满足天线设计要求.最终通过仿真计算迭代优化,实现机载天线减重的目的 .该设计方法充分融合了强度校核和迭代优化的思想,缩短了产品的研发周期,实现了产品最优化设计,为机载设备减重提供了解决方案. 相似文献
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针对高超声速飞行器的再入轨迹优化问题,提出了一种基于动态自适应樽海鞘群算法和高斯伪谱法的混合优化方案。首先,为了使樽海鞘群算法探索和利用之间的平衡更加合理,提出了一种新颖的动态自适应樽海鞘群算法。然后,针对传统高斯伪谱法在轨迹优化过程中对初始猜测值敏感的不足,借助动态自适应樽海鞘群算法强大的全局搜索能力,先利用该算法对控制量进行全局寻优,将求得的近似全局最优解作为高斯伪谱法优化的初始猜测值,接着再利用高斯伪谱法对控制量进行全局寻优。仿真结果表明所提出的动态自适应樽海鞘群算法和混合优化方案的有效性和可行性。 相似文献
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针对高超声速飞行器弹道特点和导航参数的需求,提出基于发射坐标系(LCEF)的高超声速飞行器导航算法。首先,介绍发射坐标系下捷联惯导(SINS)算法编排,推导发射坐标系下姿态、速度和位置离散递推方程。然后,介绍地心地固系(ECEF)下的卫星位置和速度转换到发射坐标系的方法,推导发射坐标系的SINS/BDS组合导航滤波器状态方程和量测方程。最后,以助推-滑翔飞行器为对象,进行了发射坐标系下组合导航仿真,位置精度小于10 m,速度精度小于0.2 m/s。 相似文献
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《宇航学报》2017,(10)
针对临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,提出一种修正的随机Hough变换检测前跟踪算法。首先,为尽可能克服远距离条件下角度误差带来的较大位置偏差,通过解耦的方式将量测点迹映射至精度较高的径向距离-时间平面进行检测;然后,为更合理地合并参数空间特征点并提升积累效率,构建检验统计量并与自适应门限进行比较,将特征点合并问题转换成两个正态总体均值差的自适应假设检验问题,并利用点数积累与能量积累相结合的双重积累方式进行积累检测;最后,为进一步降低虚假航迹数,引入运动约束和航迹合并措施,得到最终按时序关联的检测航迹。仿真结果表明,相比标准Hough变换检测前跟踪算法,本文算法在检测概率相差不大的情况下具有更少虚假航迹和更低运行时间。 相似文献
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针对临近空间滑跃式高超声速目标(NSHV)跟踪问题,提出一种新型的动力学跟踪模型。首先从动力学方程与横纵向机动样式两个方面分析了NSHV运动特性,将其抽象为滑跃式NSHV气动加速度相关性的一般规律;在此基础上将气动加速度中的阻力与爬升加速度建模为二阶时间相关模型,使其加速度自相关函数同时具备周期性与衰减性,并据此建立了动力学跟踪模型状态方程;此外,为应对有无动力段转换的误差突变问题(有动力的情况),引入强跟踪滤波进行突变点的滤波补偿。最后通过与不同现有算法比较验证了模型的优 越性 。 相似文献
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针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。 相似文献
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针对吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出一种基于学习的智能控制方法。为便于控制器设计,将飞行器动力学模型划分为速度子系统和高度子系统:为解决速度子系统控制输入受限的问题,提出一种基于强化学习的智能控制方案;对于考虑有限通信资源的高度子系统跟踪控制问题,提出一种基于事件触发的确定学习控制方案。该方案包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段。首先在本地离线学习训练阶段获取并存储系统的未知动态知识,随后利用所获取的经验知识设计基于事件触发机制的在线触发控制器。本文所提方案基于学习的思想将离线学习训练获取的智能体和经验知识应用于在线控制,使得所提方案能够快速计算控制指令且通信资源占用少。仿真结果说明了所提出方法的有效性。 相似文献