红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

探讨了改进的MHT(多假设跟踪)算法及其在红外成像跟踪系统中的应用。根据红外目标及背景的特点，对红外图像数据进行自适应的空间滤波预处理后，运用改进的MHT算法实施目标识别和航迹跟踪处理。并利用4片TMS320C6000系列DSP组成流水线处理结构，实现了该算法的硬件并行处理，取得了良好的实用效果。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。     

多传感器数据关联与状态跟踪算法分析

本文针对给定区域内目标运动状态跟踪检测环节,多传感器跟踪系统获取测量数据与实际状态间存在较大偏差的问题,拟提出一种建立多目标数据关联、支持多传感器航迹融合的目标运动状态跟踪算法。将全局最近邻算法与改进后的全局最近邻算法进行组合,构建给定空间内不同目标间相对距离测量算法,建立目标测量结果与预测值间的相似度矩阵,保证数据关联结果的准确度;基于粒子滤波算法在利用单传感器检测目标时因干扰因素出现的偏差,引入FOA算法实现对融合系数的优化,获得目标状态的精准估计结果;在此基础上,利用粒子滤波优化算法建立分布式结构下多种电化学传感器的航迹融合算法,经均质化处理实现多个传感器航迹的融合与加权处理,最终仿真实验结果显示该算法可有效提升对融合航迹下目标的跟踪精度,为多传感器跟踪系统的开发设计提供重要参考。     

应用 D*Lite 算法的目标移动时无人机三维航迹规划

针对不确定环境下目标移动时的无人飞行器三维航迹规划问题,采用改进的D*Lite搜索算法,设计了一种三维航迹快速规划方法。利用改进的代价评估函数,根据突发威胁和移动目标的实时信息,将航迹规划约束条件和改进的搜索算法相结合,给出了地面目标移动时的无人飞行器三维航迹规划方法。仿真结果表明,该算法不但可以满足实时在线的航迹规划要求,能够有效躲避突发威胁,打击移动目标,还能有效地缩小搜索空间,提高搜索效率及寻优能力,能较好地解决不确定环境下目标移动时的航迹规划问题。     

应用D~* Lite算法的目标移动时无人机三维航迹规划

针对不确定环境下目标移动时的无人飞行器三维航迹规划问题,采用改进的D*Lite搜索算法,设计了一种三维航迹快速规划方法。利用改进的代价评估函数,根据突发威胁和移动目标的实时信息,将航迹规划约束条件和改进的搜索算法相结合,给出了地面目标移动时的无人飞行器三维航迹规划方法。仿真结果表明,该算法不但可以满足实时在线的航迹规划要求,能够有效躲避突发威胁,打击移动目标,还能有效地缩小搜索空间,提高搜索效率及寻优能力,能较好地解决不确定环境下目标移动时的航迹规划问题。     

采用模糊推理自适应加权融合的双色红外成像目标跟踪

针对双色红外成像制导系统中多传感器目标跟踪的实际问题,提出了一种基于模糊推理自适应加权融合的目标跟踪算法。该算法首先采用BP神经网络与模糊推理相结合的方法对各传感器的工作性能进行判决;然后根据各传感器的性能测度对多传感器测量数据进行自适应加权融合,得到目标状态的多传感器重建测量;最后采用卡尔曼滤波器对多传感器重建测量进行滤波得到目标状态的最终估计。实验结果证明了该算法的有效性和稳健性。     

基于AHRS的改进自适应互补滤波算法研究

针对基于MEMS传感器的航姿参考系统精度不高、数据易漂移导致测量无人载体航姿数据不准确的问题,设计了基于四元数与自适应互补滤波相结合的改进自适应互补滤波算法。通过对MEMS加速度计与磁强计输出数据、MEMS陀螺仪的积分数据进行补偿、数据融合,减小积分漂移。仿真实验数据表明,该改进互补滤波算法可抑制外部噪声对输出数据准确性的影响,提高了姿态角输出数据准确性。     

目标数据融合方法

对多探测器探测得到的多目标航迹数据进行数据融合处理，以获得统一、真实可靠、高精度的飞行目标航迹参数。本数据融合算法采用改进运动模型的基于多站联测异步数据序贯Kalman滤波的最近邻跟踪算法，以便得到高精度的处理结果。     

基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法

航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹.     

一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法

在靶场弹道测量多目标雷达数据实时处理中,在预测目标状态之前需要进行目标航迹起始。传统航迹起始算法的可靠性受第一帧数据的不确定性影响较大。在进行高射频连发弹丸初速测量等高精度多目标弹道测量试验时,异常的航迹起始会导致弹道测量出现严重偏差。根据连发弹丸初速测量的特点提出了一种改进的航迹起始与跟踪算法。首先,选择检测效果最佳的数据作为起始数据进行航迹起始;然后,采用双向α-β-γ滤波的跟踪滤波方法获得弹道参数的最优估计。实测数据处理结果表明,改进的航迹起始与跟踪算法能够避免第一帧数据不确定性带来的影响,提高了雷达测量弹道参数的可靠性与稳定性。     

基于扰动观测器的机载云台扰动复合补偿方法

针对多旋翼无人机(mUAV)机载云台的扰动补 偿需求,提出一种基于改进的扰动观测器(IDO,improved disturbance observer)的伺服控 制器与减振装 置相结合的复合补偿方法。深入分析了IDO的扰动补偿能力和鲁棒性,构建 了基于IDO的云 台伺服控制结构;依据mUAV机载云台的振动特性,设计出减振装置的结构参数 及安装位置。飞行实验表明, 引入复合补偿方法后,视轴(LOS)指向误差减小到了0.03°,振动隔 离度提高了约15dB。复合补偿方法有效地补偿了机载云 台的扰动,完全满足了mUAV机载云台扰动补偿的需求。     

无人机感知与规避技术综述

无人机广泛应用于军事侦察、打击以及民用航拍、植保等各个领域,无人机对飞行安全的影响已成为关注热点。无人机感知与规避技术可为无人机提供障碍物探测和碰撞告警能力, 是保障飞行安全的关键。本文系统地介绍了无人自主感知与规避系统的组成和基本功能,并对其未来发展进行了展望。     

Data Gathering in Wireless Sensor Networks Using Unmanned Aerial Vehicles

In an IoT world sensor-enabled systems are all around us and accessible for management at any time and place. Besides other technological components, small unmanned aerial vehicles are also expected to have an important role in IoT as they fly at low-altitude becoming suitable data acquisition vehicles in certain situations. In this article we focus on data gathering using unmanned aerial vehicles for applications having delivery limit constraints. The problem is to design an efficient set of paths to gather sensor data at specific places, and to deliver it at the sink node, while accomplishing the delivery limit associated with data. After formalizing the problem, a heuristic approach is developed that incorporates solution improvement mechanisms suitable for data gathering purposes. Results show that the proposed approach is suitable to solve the data gathering problem and clues on how to adjust parameters, according to the nature of the data set, are given.     

有人/无人机协同空地作战关键技术综述

有人/无人机协同作战是C4KISR体系下一种典型的作战方式,综合有人/无人机协同作战在各国的研究及进展情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空域和时域两个方面分析了有人机、无人机两个平台的组成部分及协同控制功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战情报指令及控制...     

面向无人集群通信的干扰感知及电磁干扰自动规避方法

为提升无人机在复杂电磁环境条件下的通信可靠性，在无人机载通信系统基础之上，研究基于电子战特征的无人机通信干扰感知方法，感知环境电磁特性及干扰信号特征，根据干扰识别结果智能决策自动规避干扰，在最优信道上进行数据通信，能够大幅度提升复杂电磁环境下无人机通信系统的抗干扰传输能力。并构建干扰感知与自动规避的测试验证原理样机，进行外场测试验证，实现无人机（群）对杂波环境的智能化适应，满足日益增长的无人机应用需求。     

多旋翼无人机任务系统

随着我国科学技术的不断完善,无人飞行载具,也受到了广泛的重视和应用,目前以应用到航空摄影、灾情监视、交通巡逻、治安监控等领域,随着市场应用趋势不断的发展,对于无人机的自动控制技术,提出了更多的要求,对此本文就无人多旋翼任务系统,结合其无人机定义,以及技术创新点等进行分析,希望对于我国多旋翼无人机市场的稳定发展,奠定良好的基础。     

基于单片机控制的简易自动寻迹小车设计

本文介绍了一种基于单片机控制的简易自动寻迹小车设计,包括小车系统构成软硬件设计方法。该小车以AT89C51为控制核心,利用红外光电传感器对前方障碍物信息及路面信息进行采集,并将障碍物检测信号和路面检测信号反馈给单片机。单片机对采集到的信号予以分析判断,及时控制驱动电机以调整小车转向,从而使小车能够沿着黑色导引带自动行驶,实现小车自动寻迹的目的。该技术可以应用于无人驾驶机动车,无人工厂、仓库、服务机器人等领域。     

基于PC104无人机网络视频系统的构建

无人机网络视频系统是无人机的重要组成部分,现在提出了一种基于PC104工控机的网络视频系统构建方案,从视频数据采集、压缩及传输等多个方面探讨无人机网络视频系统的构建过程并给出了网络视频系统主要部分的软件实现方案。最终实现了无人机网络视频系统的构建,实验结果表明,基于PC104无人机网络视频系统具有可靠的数据处理、传输、显示质量,可应用于监控、勘测等领域。     

主被动传感器实时信息融合的STMHM算法

 主、被动传感器实时信息融合是同时实现目标跟踪和目标识别的重要途径,构建STMHM(空时二维多假设模型)算法来解决该问题.首先,设计主、被动传感器的融合数据模型,并分别构建两类传感器的目标量测空间,设计STMHM的融合空间;其次,提出主、被动传感器量测空间时间初始化方法,并设计模型的滤波算法,给出适应于该算法的信息融合评判规则;最后,设计空中态势,运用该算法对数据进行融合,验证算法的有效性.     

小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现

准确、可靠的运动状态数据对小型无人机运动控制至关重要,在实际飞行控制过程中通常要用到两种甚至更多传感器进行数据融合获取。文中根据小型无人机实际飞行运动控制需求,设计集成卫星导航(GPS)、惯性姿态参考系统(AHRS)和气压高度计的组合导航系统,采用多传感器数据融合算法,对无人机的位置、速度、加速度、姿态角等状态数据进行融合估计。通过实际飞行实验对所设计系统的有效性和实用性进行了验证。