无人机航迹规划算法

无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

带反馈多传感器分层融合算法性能研究

Chang K.C.于近期研究了两传感器非实时分层融合算法的稳定性能,其研究结果表明全反馈条件下的算法融合性能要劣于部分反馈算法,特别是当过程噪声较大时提高传感器与融合中心的通信频率并不能改善全反馈算法的性能。与上述研究不同,重点考察了融合系统中传感器数目对非实时有反馈分层融合算法性能的影响。研究结果表明:当过程噪声较大时,增加传感器的数目不仅不能改善全反馈算法的性能反而会使性能降低;所得结论进一步推广和发展了Chang K.C.的研究成果,并从另一侧面验证了融合信息的质量比数量更为重要的论断。     

动态战场环境中无人机航迹规划方法研究

采用距离变换方法对动态战场环境中无人机航迹规划问题进行研究.改进了距离变换扩散过程的计算方法,使其能够以更快的速度对大范围复杂环境进行处理.针对战场环境中航迹规划的特点,在考虑航程代价的基础上,提出了基于代价的距离变换方法,将敌方威胁等因素的影响作为风险代价集成到距离变换过程中.通过对威胁值进行设置,规划时可以根据任务态势在航程代价和风险代价间实现协调以满足不同的战术要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法.     

俄罗斯飞行研究院的外测技术

本文比较全面地叙述了俄罗斯飞行研究院上测技术的组织机构、设施配置及一些具体测试方法。     

基于Gauss平均引数的RNAV进近程序航迹引导参数计算

为准确计算基于WGS-84坐标的RNAV进近程序航路点坐标和航迹引导参数,提供精密RNAV导航数据,降低RNAV进近系统误差,提出了实测跑道入口WGS-84坐标,然后沿跑道中线外推各航路点WGS-84坐标的计算方法。采用Gauss平均引数法对各航段的航线角及航段距离进行了反算,以验证外推航路点坐标的计算精度。通过西南地区某机场＂T＂型RNAV进近程序的设计及飞行验证,该方法可推广到其他机场的RNAV进近程序设计。     

真实航迹与雷达模拟机仿真航迹的对比

改进了DRS系列航管雷达模拟机训练数据准备软件,将川大智胜航管雷达训练课件制作系统采集的真实雷达目标航迹与相对应的模拟仿真得到的航迹进行对比分析,发现仿真航迹与真实航迹在飞行线路、速度、高度上的区别,得出了分析结果,同时对航管雷达模拟机模拟仿真方法的改进提出了意见.     

基于B样条的直升机航迹处理方法

为满足航迹规划中最优航迹的要求,需要对参考航迹进行处理.提出了一种基于B样条曲线的直升机航迹后处理方法,方法以改进蚁群算法生成的参考航迹为基础,利用B样条曲线自身连续性、局部性、曲率变化均匀等特性,并根据直升机低空飞行的过载、最大飞行速度等限制条件,对参考航迹的航迹点进行修正和插值.B样条曲线也有利于对航迹进行局部重规划,可以满足出现意外情况时航迹修改和调整的要求.对B样条处理后的航迹采用广义预测方法(GPC)进行跟踪控制,并与线性插值处理得到的航迹进行比较,从航迹控制的角度验证了该后处理方法可以提高跟踪控制的性能和操纵品质.     

基于无源定位系统的航迹起始算法

航迹起始是多目标航迹处理中的重要问题.针对无源定位系统的特点,提出了一种基于无源定位系统的航迹综合起始算法.首先对原始数据进行预处理,利用速度时间准则和相关波门来搜索可能的航迹,然后利用改进的3/4逻辑法进行航迹确认.基于实测数据的仿真结果表明了该算法的有效性和可行性.