临近空间高超声速助推-滑翔式轨迹目标跟踪

针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系（Longitude-Latitude-Altitude, LLA）下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。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。     

基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。     

我国高分卫星与应用简析

2014年,全球共发射了19颗对地观测卫星,其中有11颗是高分辨率卫星,它表明对地观测卫星与应用已全面进入"高分时代"。在这些高分辨率卫星中,包括我国发射的高分二号卫星,该卫星的升空使我国民用遥感卫星进入了亚米级"高分时代"。2015年3月6日,国防科工局宣布,高分二号卫星正式投入使用,与之前发射的高分一号卫星的配合使用,可以很好地推动我国高分辨率卫星数据应用,进一步完善我国高分专项建设。2015年,我国还有望发射高分四号卫星,它的最大特点是能大大增加对地观测面积,而且还能长期对某一地区进行跟踪观测。     

机载雷达目标跟踪与航迹信息提取

针对机动目标跟踪中航迹信息提取精度不高的问题,提出一种ECEF坐标系下基于交互多模型的多机协同跟踪算法。首先,各载机以ECEF坐标系为融合中心对目标量测进行无偏转换处理,以有效减小量测转换误差对目标跟踪的影响;然后,利用交互多模型的方法对目标进行融合跟踪,以进一步提高目标机动时的跟踪精度;最后,通过二次滤波的方法,来有效实现目标航迹信息的精确提取。仿真结果表明,该算法可较好地提高目标机动时的跟踪精度和航迹信息提取精度。     

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能. RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

基于FDA-MIMO的距离欺骗干扰鉴别方法

提出了一种基于频率分集阵列多输入多输出(FDA-MIMO)的距离欺骗干扰鉴别方法。FDA-MIMO中,目标回波在阵元间产生的相位差及空间角频率与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。本文对目标回波和多类假目标在FDA-MIMO接收端的相位差、空间角频率进行了理论推导,详细分析了上下变频、匹配滤波、信号混合、移频等因素的影响,给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差及空间角频率信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰。     

基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。     

高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法

针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法.首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstep...     

用户星中继终端天线螺旋扫描算法

提出一种恒线速度螺旋扫描捕获算法,推导出了天线X轴、Y轴转动角计算公式,保证了在天线指向存在误差情况下,用户星中继终端天线仍能准确转入自动跟踪.叙述了扫描参数选择,算法可以实现目标角度全覆盖扫描,天线转速稳定,对卫星姿态影响较小,有利于用户星天线迅速捕获跟踪中继星.     

改进跟踪微分器设计

通过非线性和线性连续函数的恰当组合,使构造的奇次指数幂且连续的跟踪微分器函数的系统状态,无论在远离还是接近平衡点位置都能快速收敛。设计的跟踪微分器满足全局渐进稳定,仅收敛于一个平衡点。此外,由于未使用切换函数,也不存在抖振现象。计算机仿真表明,改进跟踪微分器跟踪效果优于经典的非线性跟踪微分器,且跟踪给定系统的状态变量与真实状态变量的响应高度吻合。