通信距离约束下双无人机目标跟踪算法

提出了一种旨在提高定位精度,同时具有保证通信距离约束和传感器探测距离约束性能的无人机双机协同跟踪路径规划算法。分析了传感器误差引起的目标定位误差,指出使用协同跟踪的优势。针对通信约束、传感器距离约束以及精度要求,分别提出了漏斗函数、参数冻结等策略,满足了双无人机协同目标跟踪时的相关约束。设计了双无人机目标三维定位的方法。通过对无人机双机协同跟踪精度与单机目标测量精度仿真对比,验证了算法能够在维持两种距离约束的情况下,以较高的精度跟踪目标。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

基于高分辨距离像的目标姿态角估计算法

目标的姿态角是目标运动状态的一个重要参数,在目标监控、目标跟踪、目标识别、导弹制导律设计等多个领域都有着很广泛的应用。不同于传统的利用图像传感器得到光学图像估计目标姿态角的方法,针对有翼导弹等弹体目标跟踪应用中的姿态角估计问题,利用高分辨雷达得到的距离像,给出了姿态角估计的流程,提出了基于距离像匹配及运动状态滤波辅助的估计算法,并针对一个导弹末端机动场景实现了姿态角的连续跟踪,验证了本文提出的姿态角估计算法的可行性。     

电磁跟踪系统磁场畸变规律数值模拟及校正方法

电磁跟踪系统参数定位精度易受工作环境中金属物体的影响。为了研究由于金属干扰导致电磁跟踪系统空间磁场的畸变规律,采用基于消息传递模式的网络并行计算系统和区域分割技术实现了并行时域有限差分算法。引入快速傅里叶变换算法,克服了系统激励源频率较低难以模拟的困难。通过对磁场畸变规律的研究,引入误差校正矩阵,通过修正发射矩阵进而校正磁场畸变引起的目标参数定位误差。采用正交多项式拟合的算法求解误差校正矩阵,数值模拟结果验证了校正方法的正确性,可以明显提高磁场畸变时系统参数的定位精度。磁场畸变规律的数值模拟,降低了系统实时数据采集的工作量,提高了系统校正方法检验的快速性。     

基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计

针对基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计问题,对无人机协同控制策略进行了研究。分别提出了两架及多架无人机协同速度控制律,使无人机能够动态调整速度,以较低速度跟踪目标。针对多架无人机提出了一种最小化各无人机到目标夹角误差平方和的夹角误差定义方法,提高了无人机协同效率。仿真实验验证了本文提出的夹角误差定义方法和协同控制律的有效性。     

基于运动补偿的小型无人机云台控制器设计方法

云台安装的摄像机可用于基于视觉的小型无人机目标跟踪与定位。分析了无人机平移和旋转运动对目标在图像平面成像的影响,推导了机体角速度与云台姿态角速度转换矩阵,设计基于运动补偿的云台控制器将无人机速度和机体角速度引入云台控制器输入,补偿因无人机运动引起的摄像机视线改变,并利用目标在图像平面的位置偏差修正摄像机跟踪误差。仿真实验表明所设计的云台控制器可提高目标跟踪精度,减少云台抖动。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

电磁跟踪系统磁传感器三轴非理想正交的快速校正算法

六自由度电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交,系统引入误差导致参数定位精度降低。为了克服传统的基于共轭次梯度算法和神经网络模型校正方法存在的算法复杂、计算耗时较长、精度较低的缺点,提出了以误差校正矩阵〖WTHX〗P〖WTBX〗为基础的快速校正算法,同时实现了非正交参数的提取和系统误差的校正。通过系统特定参数的跟踪模型,构造了包含非正交参数的线性方程组,求解出误差校正矩阵。数值模拟结果表明,该方法具有算法简单、计算量小、快速准确的优点,可以有效校正电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交而引入的参数误差,提高了系统定位精度。     

基于AOA的双机无源定位模型及其解算方法

在双机协同的无源定位算法中,角度信息有着非常重要的作用。为解决双机无源定位问题,提出了一种只利用角度信息的定位模型,并同时消去中间变量距离的影响。对比了最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法、渐进无偏估计法等方法对该双机定位模型的解算。相比时差/到达角联合定位算法模型,该算法需要更少的观测信息和更少的观测误差,就能提高定位精度。仿真结果验证了上述4种解算算法的定位性能,证明了该算法在定位精度上的优秀性能。最后,还对4种算法在不同误差和约束条件下在双机协同观测定位中的定位精度进行了对比。     

基于快速模型匹配的飞行目标三维姿态角估计算法

采用动态模型匹配的基本原理,提出了一种基于二维图像序列的飞行目标三维姿态角估计算法。算法根据目标机动特点和姿态角约束关系,建立了降维动态模型库,在保证模型库完备性的同时减小了规模。根据相似性矩阵的分布规律提出了十字搜索法,加快了最佳匹配模型的搜索速度。仿真表明,该算法具有较好的准确性和实时性,对提高机动目标跟踪性能具有一定的理论意义。     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

Cooperative localization against GPS signal loss in multiple UAVs flight

Based on multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) flight at a constant altitude,a fault-tolerant cooperative localization algorithm against global positioning system(GPS) signal loss due to GPS receiver malfunction is proposed.Contrast to the traditional means with single UAV,the proposed method is based on the use of inter-UAV relative range measurements against GPS signal loss and more suitable for the small-size and low-cost UAV applications.Firstly,for re-localizing an UAV with a malfunction in its GPS receiver,an algorithm which makes use of any other three healthy UAVs in the cooperative flight as the reference points for re-localization is proposed.Secondly,by using the relative ranges from the faulty UAV to the other three UAVs,its horizontal location can be determined after the GPS signal is lost.In order to improve an accuracy of the localization,a Kalman filter is further exploited to provide the estimated location of the UAV with the GPS signal loss.The Kalman filter calculates the variance of observations in terms of horizontal dilution of positioning(HDOP) automatically.Then,during each discrete computing time step,the best reference points are selected adaptively by minimizing the HDOP.Finally,two simulation examples in Matlab/Simulink environment with five UAVs in cooperative flight are shown to evaluate the effectiveness of the proposed method.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于随机森林权重补偿的无人机高精度定位算法

为了减小室外无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)监测过程中的定位误差，对室外UAV进行实时定位，提出了一种基于随机森林的Chan-Taylor三维定位算法。通过K近邻对定位数据扩展后，根据Chan-Taylor算法将随机信号多径噪声转化为高斯分布，便于模型提取信号特征。使用交叉验证，实现随机森林特征参数与混淆矩阵阈值的自适应确定，并用该阈值衡量模型的一致性。利用分类结果更新UAV定位权值矩阵，有效地补偿目标高度数据。此外，使用标定UAV对设备误差进行估计，校正定位结果。理论分析与仿真结果表明，该算法能够有效地提高UAV定位精度，实现利用移动通信基站对UAV进行无源定位。     

视觉着陆三维合作目标结构设计与定位算法

随着垂直起降无人机的应用热潮,学者们对基于合作目标的视觉着陆方式做了大量研究.针对现有平面合作目标对无人机着陆的局限性,从抗遮挡鲁棒性以及减少其它传感器辅助两个角度,设计了一种新型的三维立体合作目标与定位算法.基于合作目标空间特征,结合多边形的遮挡特性以及自然界的色彩信息,采用归纳法设计出三维合作目标;同时,利用合作目标的几何成像特点,提出仅基于视觉信息的用于着陆导引的位置解算算法;鉴于相机成像的变比例特性,推导出特征提取投影偏差与位置解算精度的关系,并深入分析了对后者的影响.基于Simulink平台搭建相机成像仿真系统,验证了合作目标具有极高的抗遮挡鲁棒性和位置解算精度,并且在多数位置下,偏差估计误差在0.01 m以内,并且不考虑投影偏差的影响下位置解算误差不超过0.1 m,符合设计以及实际应用需求.     

基于虚拟长机的无人机侦察编队控制方法

针对使用多无人机编队对周边区域实施协同侦察任务的协同控制问题,提出了以虚拟长机为编队航迹引导的分布式编队控制方法。该方法基于编队通信拓扑的分布性,以“相邻”无人机为参考估计长机状态,然后设计无人机编队的分布式线性化反馈控制器。仿真实验表明,在无人机编队沿阿基米德螺旋线实施侦察的过程中,该控制器能够使多无人机形成期望队形,并维持其稳定,同时减小编队队形误差,实现对侦察航迹的高精度跟踪。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先,建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后,使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。     

空基外辐射源定位系统的观测站航迹优化

针对空基外辐射源定位(airborne passive coherent location, APCL)系统容易出现可观测性差、定位性能不稳定的问题,提出了观测站航迹优化算法以提高系统的定位跟踪性能。首先，建立APCL系统的二维运动学模型与量测方程,并选取系统可观测度和几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)作为优化指标,推导出航迹优化函数。然后，使用加权离散搜索优化算法控制观测站机动至最优观测位置,并以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)为工具,对目标和外辐射源进行定位跟踪。仿真结果表明,观测站采用航迹优化算法能大幅提高系统定位的稳定性,显著减小跟踪估计误差。