一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

高超声速滑翔飞行器多模型鲁棒跟踪方法

针对高超声速滑翔飞行器（HGV）具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪（CHF-DSVSMM）方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡（ANMDO）模型、“当前”统计模型（CSM）等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。     

一类基于改进的当前统计模型的目标跟踪算法研究

提出了一种基于改进当前统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型中,利用滤波过程中的新息和新息协方差的变化,对当前统计模型(CS)的机动频率自适应调整,使模型更适应实际。经理论分析Singer,CS模型的先验假设条件,提出了一种改进的匀速运动(CV)模型,以适应目标弱机动的情形,弥补CS模型在目标弱机动时跟踪精度不高的缺点。理论分析和仿真结果验证了提出算法的有效性。     

用于多策略机动目标跟踪的基于模糊理论的改进IMM算法

针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。     

可能模型集算法在机动目标跟踪中的应用

介绍了用于机动目标跟踪的变结构多模(VSMM)估计中可能模型集(LMS)算法。阐明了该算法通过剔除不可能模型,保留一般模型,激活与重要模型相邻的模型实现模型集的自适应原理,并给出了其实现步骤。采用LMS算法对恒加速(CA)机动目标跟踪的仿真结果表明,LMS算法的滤波效果优于交互式多模型(IMM)算法,算法简单易行、计算量小,可用于跟踪运动规律较复杂的目标。     

GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

采用具有输入估值的变维滤波器进行的跟踪

本文提出了一种跟踪机动目标的改进方法。把输入估值方法的逆推公式与变维滤波器方法综合起来就构成了本文所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中，滤波器还提供目标开始机动的瞬间时间估值（当检测到目标机动时）。支用所估算的机动起始时间也可估算机动输入，跟踪系统则转换为机动模型。所提出的方法的计算负担与输入估值方法的相当。这种跟踪滤波器的有效性已经通过模拟得以验证，并将茯与交互式多模（ＩＭＭ）滤波器、输入估值滤     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

多约束螺旋机动变结构制导律设计

为提高高超声速飞行器俯冲段的精确打击和突防生存能力,提出了一种多约束螺旋机动滑模变结构制导方法。首先,基于双平面解耦思想,分别建立了俯冲平面和转弯平面相对运动方程。其次,基于滑模变结构控制理论,推导了考虑终端角度约束的滑模变结构制导律,并通过在切换面中引入视线角参考指令和机动控制项,实现多约束条件下的螺旋机动精确制导。同时,对制导律中的3个参数进行优化整定,以更好地满足落角、入射方位角、终端速度、过载等约束限制。以CAV-H为例进行仿真分析,仿真结果表明,该方法能够满足俯冲段终端落点和角度约束,精度较高,鲁棒性较好;同时,可实现预期的螺旋机动飞行,提高了飞行器机动突防和生存能力;相关算法可为高超声速滑翔飞行器俯冲段精确打击和机动突防综合性能提升提供参考。     

基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测

为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。     

载人月球极地探测地月转移轨道设计

针对载人月球极地探测任务,采用一种自由返回轨道与三脉冲机动轨道相结合的地月转移轨道方案.关于自由返回轨道部分的设计,建立了基于近月点伪参数的两段拼接模型,采用一种考虑地球扁率修正的改进多圆锥截线法进行求解,仿真结果显示改进的多圆锥截线法具有更高的求解精度,可为精确设计提供更好的初值;关于三脉冲机动轨道部分的设计,基于混...     

临近空间可变形滑翔飞行器轨迹优化与性能分析

针对临近空间滑翔飞行器的变形需求，提出一种具有较高环境适应性的伸缩式可变形滑翔飞行器(MGV)，建立了含有冗余控制变量的MGV轨迹优化模型，利用伪谱法量化分析了MGV在射程覆盖能力、规避绕飞能力和末段打击能力三方面的性能收益，得到了飞行过程中的最优控制律和最优变形律，可指导制定变形策略和设计变形控制系统，为滑翔飞行器的后续发展和变形飞行器的相关研究提供参考。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度,提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹,目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律,为了在雷达测量直角坐标系下跟踪,采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角,将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程,分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面,通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并,实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数,分析了过程噪声对跟踪精度的影响,仿真结果表明,与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪精度。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

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。     

一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法

针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题,提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法.首先,针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题,结合集中式和分层式架构的优点,设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构,可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能;其次,针对轨迹规划序贯决策...     

柔性卫星角加速度轨迹规划与振动抑制方法

针对柔性卫星在快速机动过程中会激发柔性附件振动的问题,提出一种通过设计角加速度轨迹来抑制振动的方法。在存在振动频率不确定性的情况下,所规划的角加速度轨迹能够将残余振动幅值抑制在指定的范围内。类比不同幂次余弦函数激发的残余振动表达式,设计一种含有多个待定系数的角加速度曲线,并根据残余振动幅值对待定系数进行约束,从而求解出所有的待定系数。这种设计方法改进了余弦函数抑制低频振动需要增加较大机动时间的问题。相比输入成型方法,所规划的轨迹光滑,增加的机动时间较短,对高频振动有着更好的抑制效果。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

再入航天器轨迹机动控制研究

为了有效控制再人航天器的轨迹机动运动，提出了一个新的轨迹控制方法，首先建立了轨迹复合控制系统的数学模型，其次针对航天器轨迹控制系统的不确定性，基于变结构控制理论设计了轨迹机动控制律，在分析气动操纵面和侧向推力器输出特性的基础上，设计了推力器的控制方法，以获得与控制律输出量相同的控制效果，最后设计了气动力与侧向推力的复合控制规律。仿真结果表明，该控制方法能够有效地实现再入航天器的精确轨迹机动，且具有较强的鲁棒稳定性。     

大尺度薄壁结构力-热-电一体化分析

基于有限元-多层快速多级子方法(FEM-MLFMM)提出天线罩力热电一体化分析方法,以平板为研究对象,验证一体化分析方法的准确性;以大尺度升力天线罩为研究对象,开展气动力和气动热载荷下结构的力-热-电一体化分析,评估力/热环境下结构的强度性能,并探究力/热载荷对结构电磁透波性能的影响规律.研究结果表明:提出的一体化分析...