基于概率修正的机场场面运动航空器跟踪算法

基于光电设备的航空器识别跟踪是机场场面监视的重要手段。针对机场场面全景视频监视中运动航空器跟踪算法存在的计算效率低、目标丢失等缺点,提出了基于概率修正的场面运动航空器跟踪算法。首先,预先估计出运动航空器目标概率图,降低在搜索区域内搜索目标时的计算量。通过引入干扰项抑制后,降低对真实目标的干扰。其次,在当前搜索区域内滑动窗口依次计算候选窗口是航空器目标的得分,选取得分最高的候选窗口作为新的航空器目标位置。再次,根据航空器目标位置更新概率图。最后,在多个场面监控视频图像序列上进行测试,对比分析了算法对目标周围出现的相似的区域有较好的抵抗力,在跟踪所得目标区域与真实目标区域的重叠面积率方面具有显著优势,验证了算法能够在目标尺度变化较大的情况下较好的实现对运动航空器的连续准确跟踪,能够满足对场面运动航空器跟踪的有效性和稳定性要求。     

基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法

针对机动目标高机动和多阶段运动的特性,单模型跟踪算法难以实现精确跟踪的问题,提出一种基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法。考虑现有的AGIMM算法网格模型收敛速度慢和机动检测方法过于依赖模型后验概率的问题,首先引入模糊逻辑算法计算机动检测的可信度,然后利用机动检测可信度信息、目标的机动信息和模型的后验概率调整跟踪模型集的结构,克服了AGIMM算法模型收敛速度慢的不足,实现了模型与目标运动模式的快速匹配。仿真结果表明:与AGIMM算法和固定结构交互式多模型算法相比,文中提出的算法使得不同条件下的位置跟踪误差分别至少降低5.6%和15.1%,说明该算法具有更快的模型收敛速度和更高的目标跟踪精度。     

基于视频图像处理的机场航空器冲突检测

 针对场面监视雷达成本较高、不适用于流量较小的中小机场等问题, 采用多摄像机对机场场面航空器进行动态跟踪, 采用图像边缘检测和形态学处理方法对目标进行识别, 跟踪和提取航空器的飞行轨迹并分析其位置和速度参数, 提出了运动目标跟踪算法和基于DCPA 和TCPA 的滑行冲突检测模型, 开发了基于视频图像处理的机场航空器冲突检测原型系统, 并应用于西南某通航机场。实验表明, 视频图像处理技术和冲突检测模型可用于中小机场的航空器识别和冲突检测, 提高机场安全运行水平。     

基于交互式多模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪

根据先进场面运动引导控制系统(advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法(interactive multi-model extended viterbi algorithm,IMMEV)与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式多模型算法(IMM)实现目标跟踪;模型集中过多的模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比(extended viterbi,EV)算法对IMM进行优化,简化模型集;容积卡尔曼滤波器(cubature Kalman filter,CKF)较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与IMMEV相结合形成IMMEV-CKF跟踪算法。为了验证所提出的IMMEV-CKF对场面运动目标跟踪性能,仿真研究IMMEV-CKF算法、IMM-UKF和当前统计模型对同一目标的跟踪。仿真结果表明,IMMEVCKF在跟踪精度性能方面要优于IMM-UKF和改进后的当前统计模型。因此,IMMEV-CKF更能满足机场场面运动目标跟踪要求。     

具有固定滞后平滑的变结构机动目标跟踪

针对变结构多模型算法在目标机动性较强时,因模型切换不及时而出现较大的误差峰值问题,提出了一种固定滞后平滑的变结构多模型(lag smoothing variable structure multiple model,LS-VSMM)跟踪算法.建立一个完备的模型集,根据模型概率利用有向图切换规则实现模型子集与目标运动模式的匹配;引入固定滞后平滑算法,通过对状态向量扩维,将平滑问题转化为滤波问题,使得原特定时刻的目标状态在系统中停留的时间更长,增加更多的状态量测信息,让状态估计变得更加准确,并且以延迟一定时间输出来改善滤波性能;对算法进行了仿真实验分析.仿真结果表明,与基于无味有向图切换的多模型算法以及基于有向图切换的变结构多模型(digraph switch variable structure multiple model,DS-VSMM)算法相比,LS-VSMM算法在有效降低误差峰值的同时,提高了目标的跟踪精度.     

杂波环境下机动输入序列和量测序列的联合最优估计

为了提高在杂波环境下跟踪机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化（EM）算法的机动目标状态估计方法,首先建立了基于EM算法的最大后验概率意义下的状态估计数学模型,然后采用离散优化技术解决EM算法中的极大化问题,最终确定出作用于系统的实际机动输入序列,同时分离出源于目标的量测序,进而获得对目标状态更精确的估计,它有效地解决了最大后验概率状态估计中的不完全数据问题,Monte-Carlo仿真结果表明,新算法比传统的交互式多模型概率数据关联算法具有更优越的跟踪性能。     

基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪

为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响，提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法．该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计，并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中，构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法，有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响．通过对一个机动目标的跟踪对比，说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率．     

考虑跑滑结构的机场跑道容量评估模型

跑道容量是衡量机场服务水平的重要指标.民航中小型机场跑道滑行道结构简单,航空器起降占用跑道时间较长,是影响机场容量的主要因素.本文细化航空器起降滑行、滑跑时间,引入管制规则,构造了考虑跑滑结构的机场容量评估模型.采用Visual C++编程进行数值模拟仿真,结果表明,该模型能量化实际滑跑距离、滑行道位置、起降比例等关键因素对机场容量、跑道占用时间的影响.以赣州机场为例,该模型容量评估结果符合实际飞行原则和管制规则,能为提高机场吞吐量提供技术支持,具有一定的参考价值和实用性.     

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法

针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法。针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法。仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪。     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

出租车GPS数据轨迹化方法研究

为提高出租车行业理论研究与实际应用的GPS轨迹数据质量,针对原始的出租车GPS数据,提出一套考虑出租车行业特性的完整的GPS数据轨迹化方法。分析了哈尔滨市出租车GPS数据的采样率、误差及与路网的匹配情况;提出一种考虑车头朝向、临近距离、路段连通性及转弯限制四种权重的拓扑地图匹配算法;提出一种出租车出行轨迹识别方法,并在此条件下建立了出租车GPS轨迹的存储结构模型。结果表明,提出的地图匹配算法有较高的准确率,能够满足理论研究及实践应用的需要;而轨迹识别方法及存储模型在实际中成功应用,为哈尔滨市出租车智能管理调度平台提供数据支撑。     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明：优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见所建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

Maneuvering target tracking algorithm based on cubature Kalman filter with observation iterated update

Reasonable selection and optimization of a filter used in model estimation for a multiple model structure is the key to improve tracking accuracy of maneuvering target.Combining with the cubature Kalman filter with iterated observation update and the interacting multiple model method,a novel interacting multiple model algorithm based on the cubature Kalman filter with observation iterated update is proposed.Firstly,aiming to the structural features of cubature Kalman filter,the cubature Kalman filter with observation iterated update is constructed by the mechanism of iterated observation update.Secondly,the improved cubature Kalman filter is used as the model filter of interacting multiple model,and the stability and reliability of model identification and state estimation are effectively promoted by the optimization of model filtering step.In the simulations,compared with classic improved interacting multiple model algorithms,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

起飞飞机后侧穿越方式下的滑行效率分析

为提高机场场面运行效率,以前侧跑道穿越方式为比较对象,对后侧穿越方式下的滑行效率进行分析。基于前后侧两种不同跑道穿越方式的机理,结合图论思想,将航空器的地面滑行速度、安全间隔及滑行道使用规则等作为约束条件,以总的地面滑行时间最短为目标函数,分别构建前侧穿越和后侧穿越两种不同穿越方式下的数学模型;根据前后侧穿越方式下的航空器地面滑行特点,设计面向前后侧穿越下航空器滑行路径的遗传算法对模型进行求解;选用重庆江北国际机场为例,统计目前在该机场运行的主要机型,从起飞滑跑距离、抗侧风能力及尾喷影响距离对其性能进行分析,计算江北机场某一天高峰小时内37架航班的地面滑行时间,比较两种穿越模式下的滑行效率。计算结果表明:单位小时内,前侧穿越结合后侧穿越模式比单独使用前侧穿越模式时的总地面滑行时间节省约9min,结合使用前侧穿越和后侧穿越的模式可以在前侧穿越延误较大的情况下提高场面滑行效率。     

一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法

针对干扰环境下跟踪机动目标时常常无法获得距离信息的问题,提出了一种新的被动跟踪算法对目标进行精确的跟踪定位。算法针对被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,首先采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,然后以预处理结果作为输入,进行交互多模型滤波,从而减小非线性量测方程的线性化过程带来的误差。然而,交互多模型滤波中所采用的固定结构模型集并不能保证跟踪精度,为解决这一问题,算法引入序列似然比检测对模型集进行调整,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力,从而减小模型之间的竞争,确保跟踪效果。为了验证新算法的有效性,在相同实验条件下,用2种算法分别对同一设定轨迹进行仿真估计,结果表明,新算法可以进一步提高跟踪精度。     

具有输入饱和约束的永磁同步电机伺服 系统鲁棒有限时间控制

针对存在模型参数非线性不确定性因素和输入饱和约束的永磁同步电机伺服系统控制问题,提出一种具有抗输入饱和约束的鲁棒有限时间控制方法。为了处理输入饱和约束问题,通过定义饱和非线性函数将系统模型转化为带输入饱和约束的状态空间方程形式;将模型参数非线性不确定性因素扩张为一个新的状态变量,进而通过设计干扰观测器实现对不确定性因素的在线估计和前馈补偿,以提高系统的鲁棒性能;在模型参数不确定性因素前馈补偿的基础上设计永磁同步电机伺服系统鲁棒有限时间控制器,保证系统跟踪误差的有限时间收敛。仿真对比结果验证了所设计控制方法的有效性。     

不满足匹配条件的非线性系统的变结构控制

用T-S模糊模型逼近非线性系统．将其描述成多个局部线性系统的组合．对每一局部线性系统不满足匹配条件的不确定项．根据李亚普诺夫稳定性理论设计变结构控制器，证明了闭环系统是全局渐近稳定的，跟踪误差收敛到零，仿真结果也表明该方法的有效性。