基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划

为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立三维地形模型和禁飞区模型,构造合理的评价函数.在改进算法中,设计一种基于贪婪思想和变异策略的初始化方法,提升了初始种群的平均适应度值;将一种非线性递减函数引入距离控制参数,解决了灰狼优化算法开发能力不足的问题;设计一种动态加权平均和静态平均混合的位置更新策略,解决了灰狼优化算法位置更新策略不灵活的问题.仿真结果表明:该算法相比于其他几种相关算法,航迹代价较小、收敛速度较快且效果更稳定.     

多传感器异步关联航迹的融合

异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同,因此为了提高跟踪精度和准确性,融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下,基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了具体的实现步骤。仿真实验结果表明,这种融合方法是有效的。     

基于状态相关模态切换混合估计的航迹预测

针对航空器飞行轨迹预测的随机线性混杂系统估计问题,提出一种状态相关模态切换的混合估计算法(SDTHE). 该算法不仅解决了标准交互式多模型(IMM)算法似然函数为零均值高斯函数假设的缺陷,而且基于实时状态更新模态转移矩阵,使得飞行模态估计更为准确,从而提高飞行轨迹预测的精度. 与标准交互式多模型算法相比,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性.     

基于动态估计反馈的灰色理论航迹关联算法

针对传统基于灰色理论航迹关联算法未充分利用航迹历史信息,在密集目标以及时变噪声协方差等场景下关联正确率下降问题,在传统灰色分析法基础上增加了一种动态估计反馈机制。改进后的算法引入了Sage-Husa估计器来实时估计传感器的噪声协方差作为评估输出数据质量的依据,并使用Critic赋权法将实时噪声协方差转换为各时刻序贯权重,从而保证最大程度上的利用航迹历史信息。仿真证明,在密集目标与时变噪声协方差等特殊关联场景下,所提算法明显优于传统灰色分析法以及模糊法、加权法等经典算法,充分证明了所提算法的性能优越性以及鲁棒性。     

基于蚁群优化算法和人工势场的无人机航迹规划

针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法. 在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响. 根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例. 将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁搜索. 仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度.     

网络协同跟踪下广义分布式航迹关联方法

针对协同网络下的多目标跟踪问题,提出了一种广义分布式航迹关联算法。首先对序贯航迹关联准则进行分析,构造了广义分布式航迹全配对似然函数以及航迹关联统计量;在此基础上,建立广义航迹关联的数学模型,从而将分布式航迹关联转化为多维分配问题;然后利用改进免疫算法来寻求最理想的航迹关联。在航迹关联过程中,先利用chi方分布的假设检验来排除明显不相关的关联组合,再通过计算免疫抗体的适应值来确定多节点航迹间的关联关系;最后利用航迹关联评价指标对所提出的方法进行评估。仿真结果显示,该方法在密集目标环境下具有较好的关联稳定性,与序贯航迹关联方法相比,关联效果得到明显改善。     

基于航迹分段的飞行程序噪声评估方法

为了减少飞机噪声排放对机场周围居民区的影响,研究了典型的进离场飞行程序。结合民用航空器运动模型和性能模型,建立了航迹模型。在研究飞行程序噪声评估方法的基础上,选取了合理的飞行程序噪声评价指标,提出了基于航迹分段模型的飞行程序噪声评估方法。以西安咸阳国际机场的进离场程序为例,选取B737—300机型进行仿真验证,绘制出了噪声等值线图。结果表明,该方法具有可行性,能够提高飞行程序噪声评估的效率,具有一定的参考价值。     

一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法

航迹推算不需要外部传感器信息,并具有定位精度高的优点,因此广泛应用在移动机器人的定位领域,但在移动无线传感器网络节点定位中,航迹推算难以避免误差的累积,且需要设定初始坐标。本文提出了一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法,该方法将二者的优缺点互补,具有不需要信标节点、计算量小、对硬件要求低等特点,且可以解决误差累积的问题。本文利用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该方法明显地提高了定位精度,可以有效地应用在移动无线传感器网络中。     

基于多步寻优搜索的无人机航迹重规划算法

针对无人机路径实时重规划的安全性要求,将自学习实时A^*搜索算法与模型预测控制的思想相结合,提出了一种多步寻优搜索算法.解决了无人机在飞行过程中遇到突然出现的威胁时的航迹重规划难题,给出了应用该算法的具体步骤.通过仿真结果证明了该算法的可行性.     

无人机DR/GPS/RP导航中风场估计仿真

基于无人机DR/GPS/RP组合导航中的风场干扰问题,提出了一种利用位置矢量合成关系进行在线风场估计与航迹修正的方法,并提出了利用Shannon采样原理确定风场估计步长的方法.仿真结果表明:该方法不但能较准确地估计出干扰风场的信息,从而抑制自主导航DR受风场干扰的推算发散,而且能够大大提高系统组合导航的精度,改善无人机导航的抗风场干扰能力.