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针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力. 相似文献
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摘要:针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性. 相似文献
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无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行. 相似文献
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升力体飞行器返回地球大气层内时受到热流、动压及过载等约束条件,为使得飞行器在倾斜转弯飞行过程中能量损失最小,需要研究一种能量最优的倾斜转弯机动飞行策略。本文的主要研究内容包括:从再入动力学模型出发,分析了升力体飞行器倾斜转弯的弹道特性,推导了终端速度与倾斜转弯幅度相关的解析解,提出了一种多约束条件下能量近似最优的倾斜转弯飞行策略;为进一步验证飞行策略的能量近似最优性,建立了能量最优的非线性轨迹优化模型,通过高斯伪谱法进行求解,获得能量最优的飞行轨迹。仿真结果表明,该飞行策略与优化方法获得的结果高度一致,并且该方法求解效率更高,工程应用性更强。 相似文献
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动力伞飞行控制系统为复杂的非线性系统,通过对神经网络逼近逆系统的原理分析,提出一种由静态神经网络和积分器组成的动态神经网络,设计了基于神经网络动态逆方法的飞行控制方案,进行了飞行仿真验证,结果表明该方法完全满足系统控制的稳定性和鲁棒性要求,并具有良好的抗干扰能力. 相似文献
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过失速飞机最速指向目标机动研究 总被引:3,自引:0,他引:3
张曙光 《北京航空航天大学学报》1998,24(6):650-653
基于飞机质点动力学模型建立了指向活动目标的终端条件,并进行最速指向机动动作的数值优化,其中用共轭梯度法寻优,用罚函数处理约束条件.计算结果表明,优化可以指导寻找对应于不同战术要求的有利机动过程;在近距空战中,具有快速改变航迹方向并进入过失速超大迎角机动的能力非常有利于快速指向目标、争取首攻机会,而改变航迹方向倾向于使用最大升力区迎角. 相似文献
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针对空间非合作运动目标监控,提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法,并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器,通过相机模组获取实时视频图像,图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析,得到目标的位置信息后,控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法,搭建了树莓派嵌入式测试系统,完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明,嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS,伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。 相似文献
针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中,利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计,提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应. 相似文献