航天飞机再入航迹初步设计的一种计算方法

本文给出一种由航天飞机质心位置和飞行速度随高度的变化值计算再入航迹其它运动参数的方法。用美国“哥伦比亚”号航天飞机轨道器的飞行数据验算表明,该方法不失为一种可供再入航迹初步设计中选用的简便算法。     

基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

2D雷达与3D雷达航迹关联问题研究

对2D雷达与3D雷达的航迹关联问题进行了研究,提出了两种通过升维来达到航迹关联的算法,解决了2D雷达与3D雷达同地、异地配置的关联问题。通过典型环境下的仿真,体现了算法较好的关联性能和较强的鲁棒性。     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。     

一种改进的UAV三维航迹实时规划算法

航迹规划对于战场环境中无人机完成其作战任务具有非常重要的意义.针对真实战场环境中低空无人机的三维航迹实时规划问题,构建了一个更加真实的战场威胁精简模型;提出遗传个体的基因优劣对比度,改进一种共享小生境遗传算法中编码基因的遗传特性.经过改进,增大优化基因的遗传概率,实现提高小生境遗传算法的全局优化能力和收敛速度,增强航迹规划的实时性.对三维数字地形空间进行定长网格编码,将改进的小生境遗传算法应用于三维虚拟战场环境中的无人机航迹规划,实验验证了改进算法的有效性,并能满足在线航迹规划的实时性要求.     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

基于RIPless理论的层析SAR成像航迹分布优化方法

层析合成孔径雷达成像(TomoSAR)是通过同一观测区域不同入射角的多幅二维合成孔径雷达(SAR)图像在高程向进行孔径合成,从而实现三维成像。近年来,压缩感知(CS)被用于高程向稀疏场景的重建,高程向重建质量取决于观测矩阵的性质,而航迹分布是影响观测矩阵重构性能的重要因素。相比于度量观测矩阵重构性能的其他约束条件,RIPless理论具有有效、直观和计算简单等优点。提出了一种基于RIPless理论的压缩感知层析SAR成像航迹分布优化准则,从而在航迹数目一定的情况下,获取最优分布以实现高程向优化重建。最后,通过仿真和实验验证了所提优化准则的有效性。