跨域无人集群协同反潜搜索方法研究

针对海上反潜搜索问题,提出一种将无人艇作为无人机的通信中继的跨域无人集群协同搜索方法,采用数字网格地图表征任务区域,构建了跨域平台的运动学模型;提出了跨域无人系统的协作方法,设计了无人系统之间的分布式信息融合机制;设计了异构平台的搜索目标函数,引导无人系统在搜索任务中实时决策。仿真结果表明:所提方法能够有效适用于文中反潜搜索任务想定,跨域平台之间能够通过优势互补提高搜索效能。

投篮机器人高动态目标篮球抗干扰跟踪方法

针对投篮机器人对目标球识别跟踪过程中,受到目标球运动图像质量较低,且球可能会被场地、人员等遮挡的影响,造成跟踪效果较差的问题。提出一种新的投篮机器人高动态目标球抗干扰跟踪方法。在明确投篮机器人系统结构,确定其现有检测问题的基础上,使用Gabor滤波器对感知子系统获取的视频帧图像进行消噪处理,突出目标特征和轮廓表征;利用背景差分算法提取得到目标边缘轮廓,使用注意力模型完成可跟踪和不可跟踪的投篮机器人目标球跟踪。在对比实验测试中,所提方法能够精准识别发球空间点以及准确追踪目标球,并且平均绝对误差较小,具有较好的抗干扰能力,能够准确地跟踪高动态目标球。

DS/FH信号跟踪的频率相位修正技术

直序/跳频(direct sequence/frequency hopping,DS/FH)扩频信号的跟踪受到多普勒效应和电离层效应的严重影响,使其难以应用于卫星导航的抗干扰领域。为了解决该问题,提出将递归最小二乘滤波修正的方法应用在DS/FH信号跟踪上。将处于不同通道中心频率的多普勒频率估计转化到DS/FH信号的整体中心频率进行并滤波,在频率捷变时对载波数控振荡器进行修正。根据对频率跳变前后载波相位和码相位突变的观察,实时估计电离层的电子密度,在频率捷变时修正载波相位和码相位。仿真实验证明,所提方法能够有效地消除DS/FH信号跟踪中的频率相位不连续问题,其跟踪精度与直序扩频信号度基本是相同量级。

弹性支承块式无砟轨道钢轨抗倾翻性能全参数化计算方法

列车通过弹性支承块式无砟轨道时,扣件和弹性支承块的弹性叠加容易使钢轨倾翻角和轨头横移量显著增大,导致动态轨距扩大,进而影响列车运行的安全性和平稳性。综合考虑轮轨激励形式及其载荷作用关系(包括轮轨垂向力的准静态成分、动态成分及其作用位置、轮轨水平力及其作用位置以及钢轨廓形等)、扣件系统力学特性及其几何参数(包括扣件系统的垂向及横向刚度和阻尼以及外形尺寸等)、弹性支承块力学特性及其几何参数(包括弹性支承块的各向刚度、模量、泊松比以及外形尺寸等),建立准确的力学分析模型和几何关系模型,全面清晰地表征了弹性支承块式无砟轨道结构受力特点。基于力矩平衡计算原理,提出弹性支承块式无砟轨道钢轨抗倾翻性能全参数化计算方法,根据单节点实尺模型残余变形试验对理论计算结果进行修正,若考虑消除初始装配间隙影响,支承块间距扩大理论计算值增加0.04 mm加以修正,轨距扩大量应增加0.2 mm加以修正,通过对比分析计算结果、单节点实尺模型试验结果与传统实体有限元模型仿真结果,证明数据吻合度极高。分析与计算结果表明,本文提出的全参数计算方法与单节点实尺模型试验结果、实体有限元模型仿真结果吻合程度良好;利用本文所提出的弹性支承块式无砟轨道钢轨抗倾翻性能全参数化计算方法,可以高效准确地开展多参数敏感性分析;能够为不同运营条件下弹性支承块式无砟轨道结构及其部件优化提供设计依据,并奠定充分的理论基础。

基于跟踪误差约束的机器鱼抗扰动路径跟踪控制

为了解决机器鱼在扰动下跟踪效率低的问题,本工作提出了一种抗扰动和自适应的误差约束控制方案。首先,通过设计虚拟控制输入,并利用积分环节更新了自适应视线制导律,消除了侧滑导致的运动位置偏离,增强了机器人的抗干扰能力。其次,通过构造机器鱼的偏航和浪涌自适应控制器,使神经网络函数拟合模型的不确定项和水流扰动,并用逼近值补偿系统的控制输入。这提升了机体的环境适应性。最后,利用障碍Lyapunov理论,机器鱼跟踪位置和角度的一致最终有界性被证明。通过模拟和实验,与经典制导方案相比,所提方案提高了机器鱼的跟踪效率和稳态性能,使机器鱼的位置误差收敛速率平均提升了14.57%。

基于视觉伺服的四旋翼吊挂抗摆控制方法

四旋翼吊挂飞行时载荷的摆动会显著影响无人机的操纵性和稳定性,无人机运动会引起负载振荡,严重威胁控制系统的安全。针对无人机从起飞阶段加速跟踪远距离时变期望轨迹,尤其是弧形轨迹的过渡过程中,吊挂载荷摆动频率较高的问题,提出了一种基于视觉伺服的三闭环轨迹跟踪和载荷抗摆控制方法,通过对期望姿态角指令进行修正,减小载荷摆动对无人机的影响。对不同吊挂载荷质量以及载荷质量突变的情况进行了分析,仿真和飞行实验结果表明,该抗摆控制策略不但可以极大地降低吊挂载荷的摆动频率,还能使无人机平稳跟踪期望飞行轨迹。

基于自耦PD的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对输入受限的四旋翼无人机,为了使其能够快速稳定地跟踪期望轨迹,使用了一种基于自耦PD(SCPD)的轨迹跟踪控制方法。该方法将四旋翼无人机系统不确定性和内外扰动等复杂因素定义为总和扰动,进而将非线性不确定系统映射为未知线性系统。根据自耦PID控制理论,为四旋翼无人机位置环和姿态环各控制通道设计了独立的SCPD控制器,并设计了一种基于误差的速度因子模型。以定点悬停、轨迹跟踪等方式,与基于传统PID和滑模控制的飞行控制系统进行了动态响应性能测试和抗干扰性能对比。仿真结果表明:基于SCPD控制的四旋翼飞行控制系统具有较优的动态响应性能和较强的抗干扰能力,验证了SCPD控制旋翼无人机轨迹跟踪的有效性。

一种多站雷达协同时空误差配准方法研究

多站雷达协同系统各个节点工作具有异步性,多节点雷达对同一个或多个目标的测量误差不一致,导致在多站雷达协同进行数据融合时将同一目标误认为不同目标,使得融合航迹性能下降,失去多雷达协同的优势。文中研究了一种基于多站协同数据处理的航迹误差校准方法,利用最小二乘滤波对多站雷达航迹进行关联,同时利用多站协同关联的优势剔除转发式干扰航迹,对多站探测到的同一目标航迹进行时间统一。并基于多站协同迭代最近点算法,使用多站协同系统中高精度节点数据对低精度节点数据进行误差配准。仿真结果表明,文中方法在多目标复杂运动场景中具有更高的航迹关联正确率,且具有较好的抗转发干扰能力。与传统空间误差配准算法相比,具有更低的配准均方根误差。

牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响

牵引式欺骗能够在不引起跟踪环路失锁的条件下诱使接收机跟踪欺骗信号,是一种隐蔽性很高的欺骗干扰方式。对于标量接收机,由于其跟踪环路相互独立,因此针对单个信号进行牵引式欺骗时,不会受其他信号的影响。而矢量接收机的跟踪环路通过接收机状态耦合,存在相互影响,即牵引式欺骗对矢量和标量跟踪环路的影响存在差异。本文基于无噪声且欺骗信号与真实信号载波频率和载波相位相等的假设条件,分析牵引式欺骗对矢量跟踪环路的影响,推导出欺骗成功条件,并利用信号源模拟器和软件接收机对分析结果进行验证。研究结果表明,对矢量跟踪环路成功实施牵引式欺骗的条件较标量跟踪环路更为严苛,反映出矢量跟踪环路固有的抗欺骗干扰能力。

一种雷达引导分布式光电跟踪校正算法

本文提出了一种雷达引导分布式光电跟踪校正算法,基于雷达初步定位目标位置信息,系统控制光电快速锁定引导目标,并接收光电回传的图像信息。通过基于深度学习的智能图像处理技术对图像中的目标进行检测、识别和跟踪。综合目标检测技术解算到目标在图像中的像素偏移值,对目标位置进行修正,进而提高目标的定位精度,实现了对空中无人机目标的实时图像监视和跟踪,为无人机打击提供更为精确的目标位置信息,满足从远距离到近距离目标实时跟踪,实现对跟踪过程的全域态势显示,形成覆盖特定防护区域可灵活重构、立体的无人机目标观测网。

基于主干增强和特征重排的反无人机目标跟踪

视频图像中面向无人机的目标跟踪是反无人机任务中的重要一环。无人机低空飞行背景复杂,同时在视频图像中目标像素占比较小,都给目标跟踪增加了难度。针对以上问题,以SiamRPN++为基础,提出了一种引入改进的主干网络和特征重排的孪生神经网络目标跟踪算法(SiamAU)。首先,在主干网络中加入ECA-Net注意力机制网络,同时对激活函数进行改进,以提升复杂背景下的特征表征能力;然后,对主干网络输出的浅层特征进行浅层降维并与后三层深层特征进行融合,得到更适合无人机等小目标跟踪的改进深度融合特征。在DUT Anti-UAV数据集上,SiamAU算法的成功率和精确率达到了60.5%和88.1%,相比基准算法提升了5.6%和8.1%。在两个公开数据集上的测试结果表明,在反无人机场景中SiamAU算法的跟踪表现优于目前主流的算法。

基于三阶超螺旋扰动观测器的PMLSM全局自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机的位置跟踪精确度易受外部扰动、参数变化等不确定性因素影响的问题,提出全局自适应滑模控制器与三阶超螺旋扰动观测器相结合的复合控制策略。首先,为了解决全局滑模控制存在的抖振问题,根据自适应趋近律设计全局自适应滑模控制器。自适应趋近律可以根据系统状态变量的变化过程实时调整开关增益的大小,从而提高系统的响应速度并减小抖振。然后,为了提高系统的跟踪精确度以及抗干扰能力,设计三阶超螺旋扰动观测器,利用扰动观测器观测系统中无法精确测量的扰动以及存在的不确定项,实现对系统的前馈补偿。最后,进行仿真与实验验证。仿真与实验结果表明,与全局滑模控制相比,所提方法能有效提高系统的响应速度和跟踪精确度,使系统具有良好的稳态性能和动态性能。

基于多路蓝牙接收器的无人机跟踪系统

随着无人机日益受到人们关注,对无人机交通的管理与控制变得尤为重要,尤其需要开发用于监控无人驾驶飞行器的系统,以实现对无人机的监控和追踪。文章提出了一种基于多路蓝牙低功耗接收器的无人机位置跟踪系统。该系统首先通过距离和角度的估算确定目标位置,同时在4个蓝牙接收器上使用接收到的信号质量指示(RSSI)信号。基于估算的距离和角度,系统逐渐监控目标位置。为提高估算算法的准确性,文章引入了一种新的记忆方法,对运动数据进行重新提取。

基于IMFAPC的二自由度柔性机械臂轨迹跟踪控制

针对二自由度柔性机械臂轨迹跟踪误差大、易产生抖振问题,提出了一种改进无模型自适应预测控制(Improve Model-Free Adaptive Predictive Control, IMFAPC)方法。首先在控制律中增加了对误差变化率的限制,并对误差变化率的差分也进行了限制。其次,设计时变参数的估计与预测机制,引入I/O数据信息预测未来时刻系统控制输入,从而有效解决二自由度柔性机械臂轨迹跟踪过程易振荡和发散问题,明显提高了对目标轨迹的跟踪精度且有效降低了柔性臂的弹性抖振。最后,经过仿真和实验验证了本文所提方法的有效性。

卫星导航终端抗干扰性能关联参数研究

针对当前缺乏从信号处理角度分析与卫星导航终端抗干扰性能的相关因素,论文围绕干扰信号对射频前端、捕获和跟踪、定位解算过程的影响,结合实际和仿真进行具体分析,提出了干扰信号与有用信号区分能力、方位稳定度、恢复时间的射频前端关联参数,捕获灵敏度、重捕获灵敏度、跟踪灵敏度、跟踪门限的捕获和跟踪过程关联参数,定位精度保持能力、数据处理策略的定位解算过程关联参数。最后,针对各关联参数设计了相应的实验进行分析,说明了提出的关联参数对卫星导航终端抗干扰性能的具体影响。

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型,提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上,利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数,从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数,搭建四旋翼的动力学模型,通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明:与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比,改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量,其调节时间分别提升约50%和75%;改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。

高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪与防侧翻控制

基于喷雾机的运动学模型分别构建了路径跟踪控制以及防侧翻控制.上层采用的模型预测控制(MPC)根据喷雾机的当前状态以及期望路径来输出喷雾机的期望转向角以及车速,实现轨迹跟踪控制.下层控制器通过引入横向荷载转移率(LTR)作为衡量侧倾的指标来判断车辆状态是否产生侧倾,通过引入模糊控制器来对转向角进行补偿,进而控制LTR稳定在某一阈值,使喷雾机在轨迹跟踪的过程中既具有较好的控制精度又具有较好的行驶稳定性,保证喷雾机不发生侧倾.通过ADAMS/MATLAB的联合仿真结果表明:在复杂的道路条件下喷雾机采用防侧翻控制时,LTR可以控制在0.5以内,并且具有较高的轨迹跟踪精度,安全性得到了提高.

基于航拍视频的车辆目标跟踪方法

以无人机拍摄的运动车辆为研究对象,针对航拍视频中的某一车辆目标,研究其目标跟踪方法。为准确预测车辆在未来帧中出现的位置,提出基于K邻域的目标预测算法,对于车辆目标可能会出现被全部遮挡的情况,提出基于车辆运动状态估计的抗遮挡算法,在目标检测过程中,针对可能会有多个目标被检测出来的情况,提出多特征融合的图像匹配算法以对检测结果进行匹配。将上述算法相结合,形成车辆目标跟踪方法。测试结果表明,提出的目标跟踪方法平均准确率达到了91.1%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了约6.35%。

基于惯性测量与视频图像信息综合的抗遮挡跟踪策略在机载光电侦察瞄准系统中的应用研究

目标跟踪是机载光电侦察瞄准系统的一个重要工作模式,其性能的优劣直接决定着载机系统完成任务使命的效能。针对机载光电侦察瞄准系统目标跟踪应用中存在的主要问题和技术难点,本文基于系统多源传感器构型及应用特点,综合组合惯导、运动测量、伺服控制、地理坐标及图像信息等多维度参数,提出了一种基于惯性测量与视频图像信息综合的智能目标跟踪策略,通过仿真分析与飞行测试表明,该策略有效提高了目标跟踪抗遮挡性能,实现了全动态复杂场景下稳健持久跟踪,提升了载机系统侦察监视、目标定位、瞄准引导的作战能力。

基于多特征自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对目前的目标跟踪算法在目标发生运动模糊或被遮挡等情况下跟踪效果较差,容易出现跟踪失败等情况,本文提出了一种多特征自适应融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法。算法首先提取梯度方向直方图特征HOG和颜色直方图特征,以最大化跟踪质量为目标自适应融合两种特征的相关滤波响应;在跟踪的过程中根据响应图的质量存储高质量滤波模板,采用高质量模板和正常更新模板检测响应图的质量差值来检测目标的遮挡情况,当目标遮挡消失的时候,跟踪器的模板回溯到高质量模板来重新跟踪目标。根据在OTB100、UAV123的实验结果,本文算法相对于其他同类型的相关滤波在跟踪精度和成功率方面表现更好,在发生目标遮挡时仍能很好地跟踪。