基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。     

水面无人艇自主跟踪系统设计

基于国内的研究主要集中在单艇作业的系统设计及控制算法上,为了使无人艇能够实现自主跟踪领航船,与领航船实现多艇协同作业的功能,从系统体系构架、控制流程等方面分别对控制系统进行设计。试验结果显示:设计的跟踪系统能够实现自主跟踪的功能。     

防风网结构优化及粉尘颗粒运动数值模拟

应用流体力学计算软件FLUENT对25%开孔率下不同形式的新型导流板式防风网流场进行了模拟。比较了常规直立式防风网和不同导流板弯曲长度和弯曲角度组合的导流板式防风网后物料堆垛表面的风速、湍流强度以及剪切应力的分布规律,并用离散相模型预测了网后堆垛表面粉尘颗粒的运动轨迹。研究结果表明:导流板式防风网减小了来流风对堆垛的直接作用,提高了防风抑尘水平。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

基于反步控制和神经动力学模型的带缆水下潜器航迹跟踪

为实现带缆水下潜器的航迹跟踪控制,对带缆水下潜器设计了运动学反步控制器和动力学滑模控制器,并引入生物启发神经动力学模型来平滑反步控制器中因跟踪误差较大,引起的输出速度跳变。对水下潜器折线路径跟踪进行仿真,并分析脐带缆对跟踪效果的影响。结果显示,所设计控制器的路径跟踪误差小,跟踪速度在初始阶段以及折线路径拐点处过渡平滑;脐带缆使跟踪效果变差。对带缆潜器这一刚性和柔性部件相互连接的水下运载设备而言,神经动力学反步滑模控制器能够较好地实现航迹跟踪,并有效克服传统反步控制器速度跳变的问题。     

基于海事卫星时延和频偏的远海飞行器跟踪方法

针对海上飞行器难以实现实时安全定位的问题,研究利用海事卫星时频数据对海上飞行器进行跟踪的方法,实现主动地跟踪远海飞行器的轨迹.介绍并分析现有自适应转弯模型的缺点以及交互式多模型算法(IMM)在测量数据为时延和频偏情况下存在的问题.在此基础上提出基于时延约束的自适应转弯模型,该模型通过引入时延数据建立转弯速率估计器,估计目标可能的位置和对应的转弯速率,进而估计出目标的速度矢量.简要地介绍了频偏的计算模型以及粒子滤波算法,给出了远海飞行器跟踪的算法流程图.使用Matlab进行了二维对比分析,并使用专业的仿真软件卫星工具包(STK)搭建远海飞行仿真环境,生成仿真的飞行参数、卫星时延以及频偏等数据用以验证模型的可行性.仿真结果表明:①在测量数据为时延和频偏的情况下,传统交互式多模型算法难以适用,容易出现滤波发散;而自适应转弯模型能够很好地估计目标的轨迹,且不需要人为设置转弯速率.②使用该模型可以较为完整地得到远海飞行器的轨迹,且平均经纬度误差在0.2°以下,最大经纬度误差约等于0.8°.      

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。     

舰载红外搜索与跟踪系统的发展

介绍了舰载红外搜索/跟踪系统的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了发展舰载红外搜索/跟踪系统的优势和重要性,重点探讨了几种舰载红外搜索/跟踪系统的性能及其特点;最后分析了舰载红外搜索/跟踪系统的未来发展趋势.     

基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型

为提高复杂交通局面下的船舶航迹预测精度,提岀一种基于生成对抗网络的船舶航行轨迹预测模型(Gen-erative Adversarial Networks with Attention and Interaction,GAN-AI)对多艘船舶轨迹同时进行预测.通过编码器对船舶轨迹时空序列进行编码,设计交互模块对多艘会遇船...