基于A*算法的远程导弹三维航迹规划算法

提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避和威胁回避.仿真实验表明,该方法能够直接规划出三维空间中满足导弹过载约束的最优航迹.     

空管系统分区管制中心系统监控席设计与实现

系统监控是大型系统中的重要组成部分，担负着全系统设备、系统软件、应用软件和通讯线路等单元工作状态的实时监视和控制任务。为全系统正常运行、系统内设备故障指示以及及时排除故障等提供有力的保障。阐述了系统监控的体系结构和工作方式,通过对空管系统分区管制中心系统监控席的设计，较详细地介绍了系统监控的主要功能。     

航迹起始算法及性能仿真

在深入研究基于逻辑的航迹起始方法和基于Hough变换技术的航迹起始方法的基础上,把基于逻辑的方法和Hough变换法相结合,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法。该算法首先利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,利用来自同一个目标的量测数据在较短时间内(相邻2个采样周期)具有相同的运动状态,利用目标的运动状态对候选航迹进行检验。进行了性能比较仿真,仿真结果表明:该算法在正确航迹起始概率上和基于逻辑的方法相当,但其虚假航迹起始概率远低于其他航迹起始方法;并且对存储要求低,适于工程应用。     

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。     

基于空间综合威胁体的无人机航迹规划方法研究

传统规划多数在平面中模拟威胁,难以真实表达威胁对无人机的影响范围,为了提高无人机飞行中的安全性和稳定性,在航迹规划中尽量规避周围环境的威胁,本文提出了一种基于空间综合威胁体的航迹规划方法,在目标区域内建立空间综合威胁体模型并进行分析及计算,最后进行航迹规划.空间综合威胁体的限制可有效减少待扩展节点的数量,提高航迹规划计算的效率.     

WGS-84坐标系下飞机航迹与姿态仿真研究

针对大部分文献的航迹仿真方法基于本地直角坐标系,以及将飞机视作点目标,未考虑其姿态的问题,提出了WGS-84(world geodetic system-84)坐标系下飞机航迹与姿态仿真方法。基于复杂航迹可由较为简单的航迹段组合的思想,推导了分段匀速直线对等海拔高度长航时圆弧航迹进行近似,以及在空间某一平面内匀速转弯航迹的一系列相关公式,并导出了飞机姿态由其速度估计的数学表达式。实现了WGS-84坐标系下飞机的长航时航迹与跑道形、“8”字形等典型航迹以及姿态的仿真。结果表明,该方法可逼真模拟飞机的航迹与姿态。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

不完全驱动船舶航迹控制输入输出线性化设计

针对船舶航迹保持控制系统模型中存在的非线性 ,建立了不完全驱动水面船舶直线航迹控制系统的非线性数学模型 ;基于输入输出线性化技术 ,采用重定义输出变量思想 ,提出了一种状态反馈控制律。该控制律克服了转首角速度不能为零及重定义输出变量中组成元素的收敛性不能保证的局限 ,使得偏航船舶能够渐近镇定于直线参考航迹 ,并以实习船为例 ,利用MatlabSimulink工具箱进行了计算机仿真研究 ,并对所提出的控制器进行了验证。结果表明 ,所提出的控制器具有比较理想的控制效果和良好的瞬态性能。