无人机爬升转弯航迹预测

信息获取、自动精确打击等使得无人机已成为不可缺少的武器。快速精确的航迹预测可以提高作战效率,提供及时、最优的冲突解决方案。针对无人机的优良特性,首先优化无人机的航迹模型,并对其可行性进行理论推导,重点研究了以最大功率爬升转弯过程,验证了优化后的过程优于普通爬升转弯模型。此航迹预测方法可以快速得出航迹特征点以及到达航迹特征点的时间。     

基于相对位置矢量的群目标灰色精细航迹起始算法

为解决群内目标精细航迹起始的难题,基于对传统航迹起始算法及现有群目标航迹起始算法优缺点的分析,给出了完整的群目标航迹起始框架,并提出了一种基于相对位置矢量的群目标灰色精细航迹起始算法。首先基于循环阈值模型、群中心点进行群的预分割、预关联,然后对预关联成功的群搜索对应坐标系,建立群中各量测的相对位置矢量,基于灰色精细互联模型完成群内量测的互联,最后基于航迹确认规则得到群目标状态矩阵。经仿真数据验证,与修正的逻辑法、基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法相比,该算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。     

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。     

一种改进的快速扩展随机树航迹规划算法

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题,本文提出了一种新的无人机航迹规划算法,在快速扩展随机树算法基础上,引入一个方向参数,并采用Dijkstra算法对改进算法产生的冗余节点进行处理,得到了一条优化的航迹。最后采用K航迹法进行航迹平滑处理,使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明,该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时,可以得到近似最优的航迹。     

航迹跟踪的DMC方法设计研究

动态矩阵控制（DMC）是模型预测控制（model predictive control）的一种典型算法,通过模型预测、在线滚动优化和反馈校正来对被控系统实施优化控制,能有效处理系统输入输出约束和抑制随机干扰。论文在碟形飞行器控制模型基础上,设计了基于DMC方法的飞行器航迹跟踪控制系统。通过选取多组参数进行仿真研究,明确了DMC方法三个主要参数在系统中的作用,并获得了较好的航迹跟踪控制效果。     

动态环境下在线航迹规划的滚动优化方法

动态环境下飞行器在线航迹规划问题的难点在于规划方法需要适应飞行环境的动态变化,以及规划快速性与准确性之间的矛盾。在综合分析动态环境下航迹规划问题特点的基础上,提出了一种在线航迹规划的滚动优化方法。采用模型预测控制对指令航迹进行滚动优化。通过引入新的末端惩罚项,构建了一种更能反映未来段航迹偏离程度的性能指标,使飞行器能够对未来段参考航迹的航向变化提前作出反应。相比传统的固定时域的规划方法,规划的快速性和准确性同时得到了提高。仿真结果表明,该方法能够在动态环境下在线生成较精确的指令航迹,引导飞行器以较小的偏差沿参考航迹飞行。     

基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法

以传感器分辨力较低、编队成员之间距离较近时,不能辨别出编队中的目标数量和队形结构为背景,集中研究了密集杂波下编队的航迹起始问题并分析了该问题的难点所在;在此基础上,首先,通过循环阈值法将前3个时刻的量测点迹分割成多个子群;然后,对分割后的各个子群运用K均值聚类法,更准确地求出各个子群的聚类中心点作为该子群的中心;最后,通过最近邻法,以最大速度为限制将前3个时刻各子群中心点互联,对互联上的中心点经Hough变换,映射到参数空间,从而判别出成功起始的航迹和速度。经仿真验证,该方法对密集杂波环境下编队的航迹起始效果较好,并且速度快,起始率高。     

无人机自动控制仿真系统研究与实现

航迹控制回路是无人机自动控制飞行中的重要环节,它涉及无人机的姿态、航向和飞行状态等重要参数的变化。根据飞行控制的基本控制律实现了无人机在复杂航迹条件下的安全飞行控制,模拟出无人机在自动控制下的航迹、盘旋和着陆等的飞行任务。采用面向对象方法设计了基于堆栈的通用化的航线管理类。并分析了无人机在手动操作切换到自动控制方式时寻找航迹点飞行中可能出现的问题,提出了相应的解决方案。     

TF／TA^2飞行航迹控制器设计

主要研究了在已知最优航迹的基础上飞机航迹跟随控制的设计方法，给出了控制器结构和算法。     

无源定位系统中解决交叉定位虚假目标的研究

研究了在三站无源传感器定位系统中,将传感器两两组合分别利用修正的Hough变换算法排除虚假交点起始航迹,然后再将各组起始的航迹进行关联来排除虚假航迹,仿真结果表明了该算法的有效性.     

航迹起始算法研究

针对传统的基于逻辑的航迹起始算法存在的弊端,分别提出了基于一步延迟思想和多假设思想的航迹起始算法。基于一步延迟思想的方法利用相邻2个采样周期的量测信息来选择用于航迹扩展的量测,从而实现航迹扩展的唯一性,可以在保证航迹起始性能的同时有效地降低存储要求。而在基于多假设思想的航迹起始算法中,在候选目标航迹的扩展阶段,采用关联矩阵拆分的办法获得当前多个可行假设,进而实现原假设的扩展与分裂,从而使得扩展后的源于各个候选目标的量测序列之间无共用量测现象。仿真结果表明了算法的有效性。     

一种基于修正Hough变换的航迹起始算法

为了在重杂波区内检测出运动的目标,提出了一种修正的Hough变换算法用于初始航迹的建立。与传统的算法相比,修正算法充分利用目标的运动学信息,选取了更为合适的变换参量,仅利用较少拍数的量测就可以完成起始,能够在检测概率较高的环境下具有良好的起始性能。计算机仿真结果表明,算法能够克服传统算法的多拍扫描,大大缩短实际的计算量和起始时间,实现对航迹起始的在线改进。     

基于概率网格Hough变换的多雷达航迹起始算法

 针对常规Hough变换(THT)航迹起始算法采用二元积累的弊端,提出了一种按测量点迹分布概率进行积累的多雷达航迹起始算法。首先把观测空间划分为统一大小的网格,然后根据雷达测量精度计算出观测数据落在每个网格内的概率,进而得到每个网格存在目标的概率,最后的Hough积累采用网格概率进行加权。与常规Hough变换法相比,新算法起始的航迹具有更高的精度和更好的鲁棒性,适合于不同精度雷达的联合航迹起始。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法

针对部分可辨条件下编队目标的精细起始难题,提出了一种基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法。首先,采用基于坐标映射距离差分的快速群分割与基于编队中心点的预互联对雷达量测进行预处理;然后,利用图像匹配中相位相关特性,将相邻时刻编队结构进行补偿对准,解决了低目标发现概率情况下的编队结构对准问题;最后,采用增加虚拟量测并后验判决的方式,结合最近邻法做编队航迹精细互联,在填补航迹缺失、增加正确航迹的同时抑制虚假航迹的产生。经仿真验证,与修正的逻辑法、基于相对位置矢量的灰色编队精细起始算法相比,本文所提算法在提高航迹正确起始率、抑制虚假航迹方面性能优势显著,且对环境杂波与雷达精度具有较好的鲁棒性,对目标发现概率具有较好的适应性。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

纯方位二维目标跟踪的航迹起始算法

 针对传统航迹起始算法在纯方位目标定位和跟踪系统应用中存在的弊端,提出了一种完全基于角度量测的快速航迹起始算法。该方法通过深入分析目标在角度坐标下的运动特性,给出了全新的关联门构造方法。该波门技术有效提高了纯方位二维目标真实量测的确认效率,极大限制了虚假航迹随密集杂波的扩张。利用此波门,通过基于逻辑的方法对仅有角度量测的目标航迹进行扩展。该方法有效地解决了角度坐标系下机动目标的航迹起始分辨率下降的问题,为基于单个被动传感器纯方位跟踪系统进行快速、准确的航迹起始提供了新的思路。仿真结果及实际应用表明了此算法的有效性和实用性。     

噪声干扰环境下基于实测数据的多目标航迹起始算法

雷达在受到噪声干扰的条件下会产生大量杂波.这时,如何完成航迹的快速起始是个值得研究的问题.结合干扰环境下的实测数据,分别采用逻辑法和修正逻辑法对其进行了研究分析,得出了一些有意义的结论.仿真结果表明,该方法很好地克服了3/4逻辑法因虚假目标过多而无法正常起始的问题,并且具有对存储要求较低、计算量较小、便于工程实现的特性...