检索结果-内蒙古大学图书馆

舰船科学技术 2014年第8期36卷 71-74,79页

作者：许昭霞王泽元吴振东中国人民解放军61081部队中国人民解放军61618部队中国船舶重工集团公司第七一四研究所

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对系统模型和量测噪声随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应改进多模型滤波的算法。首先依据多模滤波的思想,对系统进行离散化建模;然后基于协方差匹配技术,利用滤波信... 详细信息

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对系统模型和量测噪声随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应改进多模型滤波的算法。首先依据多模滤波的思想,对系统进行离散化建模;然后基于协方差匹配技术,利用滤波信息的统计方差和计算方差的偏差作为模糊系统输入,设计模糊推理系统调节量测噪声方差,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明,所提方法可增强估计算法的抗干扰能力,提高了估计精度。

关键词：模糊自适应估计状态估计多模型算法扩展卡尔曼滤波

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基于UT变换改进多模型滤波的水下航行器导航方法

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舰船科学技术 2014年第10期36卷 73-77页

作者：王泽元许昭霞中国人民解放军61818部队中国人民解放军61081部队

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对滤波算法存在较大的截断误差和累积误差等问题,提出了一种基于无迹变换改进多模型滤波算法,并利用辅助信息对估计结果进行修正。首先通过无迹变换产生Sigma点对非线性测量方程进行近似,构造... 详细信息

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对滤波算法存在较大的截断误差和累积误差等问题,提出了一种基于无迹变换改进多模型滤波算法,并利用辅助信息对估计结果进行修正。首先通过无迹变换产生Sigma点对非线性测量方程进行近似,构造伪观测量进行偏差估计,然后利用基于加权因子的辅助信息融合算法,消除累积误差,进一步提高系统估计精度,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明:与常规的多模型滤波算法相比,本文方法提高了估计精度。

关键词：无迹卡尔曼滤波状态估计多模型算法组合导航水下航行器

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一种快速的多目标跟踪非线性滤波算法

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电光与控制 2008年第2期15卷 27-30页

作者：田嘉洪陈谋姜长生南京航空航天大学自动化学院南京210016

多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识别方面的优势,研究了基于支持向量机的数据关联方法。在此基础上,采用交互式多模型算法和无味卡尔曼滤... 详细信息

多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识别方面的优势,研究了基于支持向量机的数据关联方法。在此基础上,采用交互式多模型算法和无味卡尔曼滤波相结合的方法研究了多机动目标的跟踪问题。在该方法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,至少给出最佳估计的二阶近似。与传统的扩展卡尔曼(EKF)方法进行了仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。

关键词：多目标跟踪支持向量机无味卡尔曼滤波多模型算法数据关联

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空中目标跟踪与预测关键技术的研究

空中目标跟踪与预测关键技术的研究

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作者：王耀林沈阳理工大学

学位级别：硕士

现代空中战场环境复杂多变,各类先进的飞行器和传感器设备不断更新迭代,电子干扰手段层出不穷,目标跟踪中的强机动和高杂波等问题不断突出,这就对空中目标跟踪预测的能力与精度提出了更严格的要求,在实际工程应用中具有很高的研究价值... 详细信息

现代空中战场环境复杂多变,各类先进的飞行器和传感器设备不断更新迭代,电子干扰手段层出不穷,目标跟踪中的强机动和高杂波等问题不断突出,这就对空中目标跟踪预测的能力与精度提出了更严格的要求,在实际工程应用中具有很高的研究价值。本文在现有目标跟踪预测算法的基础上,对机动目标的动力学模型、滤波器及其交互算法进行深入研究,针对常规多模型算法中存在的模型失配问题,提出多轴模型集匹配算法,以适应目标的不同机动特征。其次,针对现有滤波算法中滤波器与目标机动情况的对应问题,提出多滤波器选择预测算法,提高了对不同机动能力目标的轨迹跟踪预测精度。本文所取得的成果主要包括以下几个方面:(1)针对现有多模型算法中模型集固定、模型数量有限而不能覆盖三维空间中机动目标的所有机动状态的问题,本文提出了多轴模型集匹配(MMSM)算法。该算法考虑了空中目标在不同方向上机动状态的不一致性,将目标的机动状态分解到三个坐标轴上,在每个坐标轴上分别进行模型的匹配,从而提高整个算法的模型匹配率。仿真结果表明,多轴模型集匹配算法相对于以多模型为基础的交互式多模型(IMM)算法,模型失配问题得到明显改善,跟踪效果更优。(2)针对现有跟踪滤波与预测算法需要为每个模型匹配单独的滤波器以及使用算法前需要对目标的机动状态进行先验性假设等问题,本文提出了多滤波器选择预测(MFSP)算法。该算法通过对目标进行机动辨别,根据目标不同的机动强度有针对性地选择合适的滤波器,解决了滤波准确性的问题。仿真结果表明,相对于传统多模型算法,该算法的滤波效果更好,对目标轨迹的预测估计更准确。(3)在上述研究成果的基础上,结合System Vue提供的丰富的雷达元件库搭建完整的空中目标三维跟踪与预测环境,对本文提出的多轴模型集匹配和多滤波器选择预测算法进行测试。测试结果表明多轴模型集匹配算法在目标复杂机动变换时的模型匹配率更高,多滤波器选择预测算法能够有针对性地对不同机动强度的目标进行滤波预测,适用于对预测轨迹的精度要求较高的系统。

关键词：目标跟踪多模型算法动力学模型跟踪滤波与预测算法

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多旋翼无人飞行器气动模型/惯性/GPS容错导航技术

多旋翼无人飞行器气动模型/惯性/GPS容错导航技术

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作者：陈文静南京航空航天大学

学位级别：硕士

多旋翼无人飞行器具有结构简单、易于控制、可悬停和垂直起降等优点,被广泛用于执行近地面环境下的监视与侦查等任务,具有广阔的军事和民用前景。导航技术是保证多旋翼无人飞行器完成任务的关键。目前,MEMS惯性/GPS/磁传感器/气压高度... 详细信息

多旋翼无人飞行器具有结构简单、易于控制、可悬停和垂直起降等优点,被广泛用于执行近地面环境下的监视与侦查等任务,具有广阔的军事和民用前景。导航技术是保证多旋翼无人飞行器完成任务的关键。目前,MEMS惯性/GPS/磁传感器/气压高度计组合导航方案是多旋翼无人飞行器通常采用的导航方案。由于多旋翼无人飞行器的成本控制、载重限制等原因,其机载导航传感器的精度较低,导航性能对GPS的依赖性很大,因此在飞行过程中如果遇到GPS信号受干扰、遮挡或屏蔽时,导航误差会迅速发散。因而针对如何提高旋翼飞行器在不同环境下的导航精度和可靠性,是当前国内外学者研究的热点之一。气动模型辅助导航技术是一种新型的自主导航方法,具有成本低、自主性强、适用范围广等优点,近年来开始得到国内外学者的重视,并开展了初步研究和验证工作。然而,目前对气动模型辅助导航方法的讨论大多在理想环境下进行,在实际应用时的导航精度和可靠性仍存在一些关键问题有待解决,如气动模型参数的在线辨识、风场对气动模型的干扰以及气动模型在容错导航中的进一步应用等。针对上述气动模型辅助导航方案存在的问题,论文首先分析了多旋翼无人飞行器的飞行动力学特性,并建立了适用于导航的多旋翼无人飞行器气动模型,提出了一种多旋翼无人飞行器气动模型辅助惯性的自主导航方案。然后针对气动参数不能反映模型时变特性的问题,提出了一种多旋翼无人飞行器气动模型气动参数实时在线估计的方法。同时,通过零空间可观测性分析方法,证明了气动参数在线估计方法的可行性。通过仿真分析,验证了该方法相对于气动参数离线辨识方法,在气动参数改变时,能有效提高速度和位置估计精度。针对风场环境对气动模型的干扰,论文提出了一种基于多模型算法的多旋翼无人飞行器气动模型/惯性自主容错导航方案,该方案建立了多旋翼无人飞行器在不同风场环境下的不同模型,应用多模型估计算法进行滤波融合,能够有效提高多旋翼无人飞行器在风场环境下的导航可靠性。并提出了一种多旋翼无人飞行器气动模型/惯性/GPS容错导航系统故障检测方法,可对多旋翼无人飞行器在恶劣飞行环境或大机动飞行状态下气动模型、GPS故障进行有效的检测与隔离。通过仿真分析,验证了这两种方案能够在气动模型不准确或GPS发生故障时,有效提高多旋翼无人飞行器的导航可靠性。论文最后开展了仿真验证和旋翼飞行器飞行验证工作,通过多旋翼无人飞行器的悬停和航迹自主飞行,对提出的气动模型/惯性/GPS容错导航方案进行了综合验证。验证结果表明,相对于传统惯性导航系统,气动模型/惯性/GPS容错导航方案的导航精度和可靠性有着较大的提升。较好的证明了本文提出的气动模型/惯性/GPS容错导航方案的正确性、优越性以及实际应用价值。

关键词：多旋翼无人飞行器气动模型辅助导航容错导航多模型算法故障检测

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无人机集群轨迹跟踪技术研究

无人机集群轨迹跟踪技术研究

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作者：冀云彪中北大学

学位级别：硕士

无人机集群轨迹跟踪技术已成为反无人机集群系统的关键技术之一。近年来,随着人工智能、分布式系统、组网通信等技术的推进,无人机集群技术得到了快速的发展,使得无人机协同作战,编组方式、作战战法更加复杂多样,进而导致现有的跟踪技... 详细信息

无人机集群轨迹跟踪技术已成为反无人机集群系统的关键技术之一。近年来,随着人工智能、分布式系统、组网通信等技术的推进,无人机集群技术得到了快速的发展,使得无人机协同作战,编组方式、作战战法更加复杂多样,进而导致现有的跟踪技术已经难以满足反无人机集群系统跟踪精度的要求。因此,本文以提高无人机集群轨迹跟踪精度为目的,开展无人机集群轨迹跟踪技术研究,主要研究内容如下: 首先,针对无人机集群轨迹存在多种类和强复杂度的问题,本文将聚类算法与分形算法相结合,采用基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的聚类算法对相同类型的无人机轨迹进行聚类,并采用基于盒维数的分形算法对无人机轨迹的复杂度进行判断,按分形维数的大小将无人机集群轨迹分为低机动和高机动两大类。仿真结果表明本文所用的算法能有效解决无人机集群轨迹复杂多样的问题。其次,针对低机动无人机轨迹跟踪问题,提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波的跟踪算法。该算法引入渐消因子和滤波收敛性判据,通过优化噪声统计特性提高滤波收敛性和稳定性,达到提高低机动无人机轨迹跟踪精度的目的。仿真结果表明,本文提出的改进算法能有效提升低机动无人机轨迹跟踪精度。然后,针对高机动无人机轨迹跟踪问题,由于传统的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法对高机动无人机轨迹跟踪时不能自适应改变模型集的缺陷,提出了一种基于改进自适应IMM的高机动无人机轨迹跟踪算法。该算法利用IMM模型中相邻时间转移概率的差异对转移概率矩阵进行实时调整,解决了IMM模型转移概率矩阵固定造成的跟踪精度低的问题。仿真结果表明提出的改进算法能有效解决传统算法的缺陷并提高跟踪精度。最后,针对无人机集群轨迹跟踪问题进行了仿真验证。对包含低机动与高机动的无人机集群轨迹跟踪问题开展技术路线研究并形成了解决方案,仿真结果表明该方法能快速稳定的对无人机集群进行轨迹跟踪。

关键词：无人机集群轨迹跟踪滤波算法多模型算法改进自适应算法

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大数据环境下交通状态判别算法的研究与应用

大数据环境下交通状态判别算法的研究与应用

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作者：张现伟青岛科技大学

学位级别：硕士

随着经济和社会的快速发展,城市道路的拥堵问题日益严重,这不仅增加了人们的出行时间、提高了通勤成本,还造成较大的经济损失。随着智能交通系统的发展,交通状态判别技术可以准确及时地识别道路交通状况,为缓解交通压力、提高交通管理... 详细信息

随着经济和社会的快速发展,城市道路的拥堵问题日益严重,这不仅增加了人们的出行时间、提高了通勤成本,还造成较大的经济损失。随着智能交通系统的发展,交通状态判别技术可以准确及时地识别道路交通状况,为缓解交通压力、提高交通管理水平提供决策依据。目前,我国大中型城市的路网规模庞大,一个中等城市每天可产生千万级别的过车数据。在海量的交通数据面前,传统的数据挖掘算法受到单机的性能约束,在处理速度等方面无法满足实际需求,大数据环境下的交通状态判别研究成为新的方向。本文研究了数据挖掘技术的经典算法之后,根据交通流理论和交通状态判别需求,对实测的交通流数据进行了冗余属性删除、异常数据剔除、数据规范化等数据预处理操作。在正常的城市秩序下,交通流数据与道路交通状态之间的模型是非常复杂的动力学问题,它具有时变性、非线性等特点,而神经网络较强的自我学习能力可以对模型进行最大程度上的拟合。基于某市智能交通管控平台的实际交通流数据,本文使用单模型建模方法研究了BP神经网络在交通状态判别中的应用。在此基础上,本文结合模糊C均值和BP神经网络理论,设计了基于多模型建模方法的交通状态判别算法。通过对比单模型和多模型两种算法的仿真结果,验证了多模型算法在交通状态判别中的可行性。针对海量交通数据的环境,本文介绍了包括Linux系统、Hadoop平台、Spark平台在内的环境搭建,对MapReduce和Spark两种计算框架的优缺点进行了理论分析。面对大数据环境,本文利用具有强大的分布式计算能力的Hadoop和Spark平台,实现了模糊C均值算法和BP神经网络算法,探究了算法在海量交通数据上的应用以及算法在不同运行环境下的性能,从运行速度方面论证了大数据平台的应用优势。

关键词：交通状态判别数据挖掘技术多模型算法大数据技术

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基于MARG无人机姿态测量系统的实时融合算法研究

基于MARG无人机姿态测量系统的实时融合算法研究

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作者：吕辰中北大学

学位级别：硕士

近年来无人机飞行器在科研、军事与农业等各领域有广泛应用,姿态测量系统是无人机的核心模块之一。随着MEMS技术的日渐成熟,针对微小型、低成本无人机对重量、功耗、体积及制造成本的敏感要求,以MARG(Magnetic-Angular Rate-Gravity)传... 详细信息

近年来无人机飞行器在科研、军事与农业等各领域有广泛应用,姿态测量系统是无人机的核心模块之一。随着MEMS技术的日渐成熟,针对微小型、低成本无人机对重量、功耗、体积及制造成本的敏感要求,以MARG(Magnetic-Angular Rate-Gravity)传感器为基础的姿态测量系统受到越来越多的关注。无人机的姿态测量通常使用Kalman滤波进行姿态的精确估计。但是当无人机处于机动状态或复杂环境时,可能会造成初始的Kalman滤波模型的先验参数与实际状态不匹配,从而导致Kalman滤波的精度降低甚至滤波发散;而常规自适应滤波算法进行模型参数切换也有可能会导致滤波重新收敛的过程发生,这一系列问题都将威胁无人机的飞行安全和稳定性。因此,本文首先针对无人机在机动及复杂环境中的磁量测信息源进行了补偿。通过研究载体磁干扰补偿的关键技术,提出一种在传统递推最小二乘方法基础上以遗忘因子和无基准估计改进的新算法,实现了针对载体磁干扰的实时补偿。其次,针对无人机姿态解算模型不准确和参数切换导致滤波重新收敛的问题,将多模型自适应估计算法应用在无人机姿态解算中,通过研究交互多模型自适应估计算法并进行分散滤波改进,在精度不降低的条件下避免单一模型参数不准确带来的影响。最后,通过对系统硬件的需求分析,选取了满足低功耗、小体积、低成本要求的硬件搭建系统,并利用Cortex-M4F内核的硬件加速技术,实现运算量较大的多模型算法在无人机上的姿态实时测量输出。此外,为验证磁补偿算法的有效性,本文进行了磁干扰补偿的仿真实验,实验表明使用此算法可以在不依赖外界提供航向角基准的情况下,达到对时变载体磁干扰的补偿效果及精度要求。同时本文设计了相关半物理实验对硬件加速性能和多模型算法进行了验证,结果表明硬件加速技术能够将解算效率提高56.4%,同时改进后的多模型算法能够在存在时变量测噪声干扰的条件下将俯仰角和滚转角误差控制在0.5°以内,航向角误差控制在1°以内,并且具有良好的稳定性和可靠性。

关键词：无人机组合导航 Kalman滤波多模型算法载体磁补偿

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机动目标运动建模与跟踪研究

机动目标运动建模与跟踪研究

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作者：李盈萱烟台大学

学位级别：硕士

当今时代,信息与科技快速发展,航空航天技术在各国的努力下也有了长足发展,各类具有高速高机动运动特性的导弹和飞行器层出不穷。随着各类飞行器的规避机动和突防攻击能力的大大增强,对于这些目标的定位和跟踪技术要求也越来越高,近年来... 详细信息

当今时代,信息与科技快速发展,航空航天技术在各国的努力下也有了长足发展,各类具有高速高机动运动特性的导弹和飞行器层出不穷。随着各类飞行器的规避机动和突防攻击能力的大大增强,对于这些目标的定位和跟踪技术要求也越来越高,近年来,美国及其盟友在亚太地区的军备演习日渐频繁,对中国的国家安全造成极大威胁。因此,研究机动目标的运动建模和精确稳定跟踪,对于部署军事战略和保障国家安全至关重要。本文以机动目标跟踪原理为基础,对高速运动的目标跟踪系统进行了研究与探讨,主要工作包括以下几个方面:(1)首先介绍了机动目标跟踪三个核心方面的发展情况,然后介绍了典型的机动目标运动模型和滤波算法,通过仿真实验对比了其跟踪性能,并结合实验结果分析了其各自的适用范围。(2)分别基于Singer模型和协同转弯模型各提出了一种新的机动目标跟踪仿真模型,用于对跟踪模型和算法进行性能验证,并通过仿真验证了模型的适配性和复杂性。(3)利用滤波新息构造修正因子对UKF算法的采样范围进行自适应放大,将改进后的UKF算法用于对转弯机动目标进行跟踪,使滤波器能够在先验信息不准确的情况下进行自适应调节,有效提升算法的跟踪性能。(4)利用序贯滤波的思想改进多模型算法,滤波过程中通过调整不同的探测精度信息设定两组不同的量测噪声矩阵,进行序贯滤波得到两组滤波输出,利用滤波输出中的信息筛除不匹配模型,并对剩余模型的模型概率进行重新分配,构造统计距离作为跟踪精度判断标准,选择统计距离小的一组滤波输出用于对目标状态进行更新。

关键词：机动目标跟踪运动仿真模型强跟踪滤波多模型算法序贯滤波

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基于滚动时域的滑翔飞行器多模型轨迹跟踪

基于滚动时域的滑翔飞行器多模型轨迹跟踪

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作者：王越欣哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

临近空间滑翔式飞行器具有机动能力强,突防能力强,飞行速度快的特点。随着各个国家多年以来的重视和研究,其相关领域的技术已经有了长足的发展,而且成为工程和学术研究的热门。临近空间滑翔式飞行器相比于传统弹道导弹,突防能力更强,拦... 详细信息

临近空间滑翔式飞行器具有机动能力强,突防能力强,飞行速度快的特点。随着各个国家多年以来的重视和研究,其相关领域的技术已经有了长足的发展,而且成为工程和学术研究的热门。临近空间滑翔式飞行器相比于传统弹道导弹,突防能力更强,拦截难度更大,对国家的导弹防御系统有着更大的考验。因此,研究针对临近空间滑翔式飞行器的轨迹跟踪相关问题,有着重大的军事意义。本文将从临近空间滑翔式飞行器的轨迹跟踪问题出发,采用滚动时域估计的方法进行处理,设计多模型结构,给出一种新型的目标跟踪算法。针对于机动目标飞行器,结合滚动时域估计与多模型算法,提高滚动时域估计的适应性,对目标飞行器目标实现更好的跟踪,并结合神经网络,加以改进和优化。本文具体包括以下内容:首先,分析了临近空间滑翔式飞行器的特点并对其进行物理建模,建立了临近空间滑翔式飞行器的动力学目标跟踪模型以及运动学跟踪模型。建立雷达量测定位模型,基于最小二乘算法完成对于目标的定位。然后,基于滚动时域算法,结合临近空间滑翔式飞行器约束性问题,存在的热流约束,动压约束,过载约束等都属于物理性约束。可以将这些约束性问题作为跟踪的先验信息进行处理,进而转化为联合参数估计问题。将对目标状态的估计问题转化为有约束的优化问题,再进行求解。为了提高对目标飞行器飞行机动的适应能力,再利用多模型算法,与滚动时域估计相结合,多个模型并行估计,即时调整模型概率,再进行融合输出。避免造成目标跟踪模型失配的情况,从而实现更好的跟踪效果。最后,在前文的基础上,设计基于遗传算法网络的滚动时域多模型算法。在对机动目标进行跟踪时,借助神经网络对非线性系统的拟合逼近能力,根据目标状态的增益信息和残差信息进行线下学习,输出误差补偿项。训练完成后进行在线估计时,基于网络输出结果对估计结果进行误差补偿。给出一个可靠性和精度更高的融合结果,再进行仿真验证,证明算法的有效性。

关键词：临近空间滑翔式飞行器目标跟踪滚动时域多模型算法神经网络

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