江苏北部全新世风暴沉积研究

研究了苏北潮滩 SMK孔中的全新世风暴沉积 ,对其沉积相序、沉积构造及保存特性作了分析 ,重点剖析了全新世各沉积亚旋回的风暴沉积特征 ,建立了苏北潮滩全新世的风暴沉积模式。 SMK中风暴沉积保存较好 ,相对厚度在 40%以上 ,其沉积相序表现为从块状层到平行纹层 ,再到丘状交错层理 ,并表现出正韵律的沉积特征 ,是典型的风暴沉积。

UAV编队协同跟踪目标航迹规划

无人机(UAV)编队协同执行侦察跟踪任务是近年来的研究热门方向。针对UAV编队在跟踪目标过程中的航迹规划问题,首先,推导了UAV编队协同对目标跟踪的最优观测配置,确定了观测条件;其次,针对UAV对目标的跟踪问题,给出了导航向量场的构建步骤,并阐述了UAV编队协同跟踪目标的控制条件;再者,在Lyapunov导航向量场的基础上,确立了避碰函数,建立了避碰势场,并与导航向量场相叠加形成融合向量场。通过实验仿真,证明了所构建的融合向量场对解决UAV编队在协同追踪目标过程中避障问题的有效性。

基于改进粒子滤波的无人机编队协同导航

针对主从式无人机编队协同导航问题,建立主从无人机编队的运动模型,并将闪烁噪声加入到观测模型中,使用粒子滤波算法进行仿真实验,使实验结果更具现实性。针对粒子滤波在重采样过程中出现的粒子贫化现象,在粒子权重归一化过程中引入权重影响因子,给出理论证明,并与标准粒子滤波算法进行对比。仿真结果表明:在闪烁噪声下,改进后的粒子滤波使主从式无人机编队导航精度明显提高,具有一定的实用价值。

适用于有向图网络的多无人机目标跟踪一致性算法

多无人机目标跟踪是最近几年研究的热点和重点问题。针对多无人机组成的有向图网络,构建了多无人机目标跟踪的模型,采用分布式融合处理的方法。基于多无人机目标估计的分布式无迹信息滤波,以定理形式推导证明了基于有向图网络的加权平均一致性算法,提出两种加权矩阵的设计方法,基于此构建了分布式无迹信息滤波一致性算法的问题求解框架。仿真分析表明,基于有向图网络的一致性算法能够在不同网络拓扑环境下很好地跟踪目标,具有很好的估计精度和鲁棒性,能够提高多无人机融合估计性能。

基于迭代无迹卡尔曼滤波的无人机编队协同导航

无人机编队可以整合单架无人机所具有的各项功能,极大地提高任务完成率。本文主要探索无人机编队的协同导航精度问题。针对非线性滤波在协同导航方面精度差的特点,提出基于Levenberg-Marquardt方法的迭代卡尔曼滤波方法。该方法多次使用状态的估计值代替预测值进行量测更新,在保证收敛性的同时,增加了滤波精度,提高了滤波收敛速度。将所提出的方法与EKF和UKF进行对比,仿真结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人机编队协同导航精度和运算效率,具有一定的实用价值。

无人机自主着陆过程中的视觉导航技术分析

为解决目前国内外无人机难以实现自动着陆的问题,对无人机着陆过程中的视觉导航技术进行研究。介绍了飞行器的降落等级和着陆阶段,分别对无人机着陆过程中的图像处理技术和位姿估计问题进行分析,重点研究着陆过程中的图像特征提取技术和位姿估计的迭代算法。研究结果表明:将视觉导航与其他导航方式相结合,发展鲁棒性好、精度高、实时性好的组合导航位姿估计融合算法将是未来视觉导航的发展重点。

基于迭代无迹卡尔曼滤波的小型无人机目标定位方法

为了提高无人机地面目标跟踪定位的准确性,用无人机光电成像平台将目标锁定在视场中心,根据坐标转换将视场角度转换为地理坐标系下的角度,建立目标跟踪的系统方程。无迹卡尔曼滤波用来解决跟踪定位的非线性估计,由于容易出现跟踪速度慢和发散的问题,迭代无无迹卡尔曼滤波由极大似然估计法确定迭代条件,增加滤波的精度和时间。仿真分析表明,迭代无迹卡尔曼滤波能够明显改善滤波准确度和滤波的速度的问题,具有一定的实用价值。

基于信息融合的UAV编队协同跟踪与定位

UAV编队协同执行侦察跟踪任务是近年来的热门研究方向。针对各UAV由于飞行姿态,航向角度不一致导致对目标跟踪精度不高的问题,论文采用了以局部分布式无迹信息滤波为底层滤波器,加权平均一致性滤波器为上层滤波器的级联滤波器,利用图论知识搭建了UAV编队系统网络,在分析常规一致性加权矩阵的基础上采用修正的最大度加权矩阵构造一致性算法。通过实验仿真,证明了论文采用一致性算法的必要性以及利用修正的最大度加权矩阵构造的一致性算法的普适性。

无人机编队构建所面临的关键技术分析

近十多年来,无人机在军事领域的应用越来越广泛,其卓越的军事性能不断显现,促进各国大力发展无人机技术。然而,战场环境的复杂多样,科技水平的不断提高,单架无人机已经不能适应战争需要,为更好地把握战争节奏,掌握战场主动权,无人机编队应运而生。本文首先讲述无人机编队在战术性能、情报搜集、火力打击等方面较单架无人机而言存在的突出优势,其次,针对无人机编队的构建,着重论述了在航迹规划、编队队形、数据通信三个方面所存在的问题以及相关解决方法的优缺点;最后,结合当前各国研究方向提出了未来无人机编队的发展趋势。