基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题,提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先,基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法,设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取,该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习,将得到的特征向量输入网络进行分层卷积,优化了网络结构,提高了网络的收敛速度和精度。其次,将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪,通过分析相邻2帧图像的变化率,采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新,有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明,该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降,具有较好的鲁棒性,相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%,平均跟踪成功率提高了11.9%。     

考虑失效性故障的火星探测器进入段姿态容错控制

火星进入过程中的故障和外部干扰不可避免地降低了火星进入制导和控制算法的性能。利用反步法设计了一种对转动惯量信息变化不敏感的火星进入姿态容错控制算法。首先,将虚拟控制律的微分量视作干扰量,利用自适应技术对其进行补偿,避免了传统反步法微分爆炸的缺陷。同时,控制设计过程中显式地引入了饱和函数,保证了在存在输入饱和的情况下,控制律仍然能使得探测器姿态保持稳定。最后,以“火星科学实验室”探测器为模型进行了数值仿真验证,结果表明该控制律在存在输入饱和约束、转动惯量不确定性、执行机构部分失效甚至完全失效的工况下,仍然能够完成对姿态的精准跟踪。     

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.     

基于OWRR-PF的机载图像中导弹跟踪方法

针对利用图像信息实现飞行器的导弹预警跟踪中导弹运动2D建模、运动模型非线性和目标干扰非高斯等问题,研究了比例导引下导弹在三维空间中的运动在成像面上的运动模式,建立了比例制导导弹的2D投影运动状态模型.由于模型中速度和加速度等主要物理量的非线性,并考虑导弹运动过程中受到的风向、风力、气旋和气流等随机干扰的非高斯性,采用粒子滤波方法实现导弹跟踪;并针对粒子滤波在跟踪过程中存在的粒子退化问题,提出有序权值残差重采样粒子滤波(OWRR-PF,Ordered Weight Residual Resampling Particle Filter)方法,该方法缓解了粒子退化问题,提高了跟踪的准确度.利用所建立的导弹运动模型进行连续视频试验,与标准粒子滤波相比跟踪精度提高了70%左右,与残差重采样粒子滤波方法相比跟踪精度提高了15%左右.     

满足多约束的主动段能量管理制导方法

高超音速飞行器运载任务需要满足多项约束条件,针对耗尽关机型固体运载火箭需要在主动段进行能量管理.基于控制推力和速度之间夹角来实现主动段能量管理的思路,综合交变姿态控制能量管理(AEM,Alternate Attitude Control Energy Management)和一般能量管理(GEM,General Energy Management),提出了样条能量管理(SEM,Spline Energy Management)制导方法,并针对分离前定轴飞行约束条件进行了修正.以三级运载火箭为例,通过AEM,GEM和SEM对比,验证了样条能量管理制导方法的可行性.     

Improvement of Jahangir＇ s multiple moments estimator

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE（Maximum Likelihood Estimator）相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.     

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.     

控制力矩陀螺框架高精度周期随动控制

为实现控制力矩陀螺框架伺服系统的高精度周期随动控制,采用比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器结合重复控制器的控制方式,PID控制器实现框架伺服系统静态和匀速运动的高精度控制,插入式重复控制器实现对周期性输入信号的精确跟踪.对控制力矩陀螺框架系统进行了建模,设计了PID控制器与插入式重复控制器,并分析了重复控制器的稳定性条件、稳态跟踪性能和对扰动的抑制能力.仿真结果和实验结果表明:采用插入式重复控制器使控制力矩陀螺跟踪1Hz给定速度信号时的稳态跟踪误差大幅减少.PID控制器结合插入式重复控制器结构简单,两者可分开独立设计,参数设计容易.