伺服控制技术在舰船光电跟踪系统的应用研究与优化

在舰船防空系统中,光电设备是最为重要的组成部分之一,具有不可替代的作用。为了使光电设备的作用得以最大限度的发挥,需要为其配备高性能的控制系统,即伺服控制系统。由于伺服控制能够对变化量进行有效控制,从而满足舰载光电跟踪系统的控制要求。鉴于此,从光电跟踪系统的构成和伺服控制系统2个方面,对舰载光电跟踪系统进行分析,在此基础上,对伺服控制技术在船载光电跟踪系统中的应用与优化进行论述。     

基于秩最小化矩阵去噪的船舶轨迹重构方法

针对船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)在实际应用中存在错误数据频发、数据丢包等问题，本文提出一种基于秩最小化矩阵去噪的船舶轨迹重构方法，利用去噪实现轨迹重构，同时，实现对轨迹的去噪和缺失补全。该方法通过线性插值实现经度对齐，将轨迹数据转化为轨迹矩阵，从而补全轨迹中的缺失值。由于补全结果存在非常大的误差，因此，引入 PLR(Patch-Based Low-Rank Minimization)算法去噪，消除误差。同时，为进一步提升补全效果，通 过2D-VMD(Two-Dimensional Variational Mode Decomposition)算法将矩阵分解为不同频率的IMF (Intrinsic Mode Function)，并分别进行PLR去噪，合并去噪结果，得到最终重构后轨迹。本文以长江武汉段水域船舶AIS轨迹为研究对象，通过实验证明该方法在不同缺失比例以及随机缺失和连续缺失两种情境下具有鲁棒性和较强的稳定性；并与 HALRTC(High-Accuracy Low-Rank Tensor Completion)、TRMF(Temporal Regularized Matrix Factorization)等方法进行比较，结果表明， 该方法相较于HALRTC等方法具有更高的精度，并在高损失率下表现出较好的重构效果。     

三轴半挂汽车列车预瞄驾驶员模型设计

以三轴半挂汽车列车为研究对象,以混合型模糊PID为控制器,建立适应于三轴半挂车辆的两点预瞄驾驶员模型。基于序关系分析法建立目标函数,确定不同车速下的最优牵引车及挂车预瞄距离。结果表明:在车速为30 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为4 m和2 m,牵引车权重为0.9;在车速为70 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为10 m和8 m,牵引车权重为0.75,目标函数最小,控制效果最佳。基于最优预瞄距离、权重的两点预瞄驾驶员模型较自建的单点预瞄驾驶员模型和Trucksim自带的单点预瞄驾驶员模型相比,在超调量、稳定性、转向轻便性方面综合控制效果明显,可在中高速车速下应用,提高安全性。     

基于在线有向无环图的船舶轨迹压缩算法

为了解决船舶轨迹数据的压缩问题, 提出了一种船舶轨迹在线压缩算法; 使用多次滑动推算船位判断方法清洗船舶轨迹, 使用在线有向无环图在干净轨迹上建立压缩路径树并输出采样点; 为了提高轨迹队列和路径树在内存中的查询速度, 使用哈希表对其进行管理; 为了验证提出算法的效果, 比较了真实船舶自动识别系统数据与方向保留算法、道格拉斯-普克算法的压缩时间和误差, 采用可视化方法分析了原始轨迹、清洗轨迹和压缩轨迹。试验结果表明: 在压缩时间方面, 方向保留算法和道格拉斯-普克算法的压缩时间分别约为提出算法的1.1、1.3倍, 说明提出的算法比其他2种算法的处理时间更短; 提出的算法在压缩过程中保留了时间信息, 平均同步欧氏距离误差在任何压缩率下都能保持在10 m以下, 最大同步欧氏距离误差在压缩率为1%时仅有127 m, 而其他2种算法的平均同步欧氏距离误差和最大同步欧氏距离误差不受控制, 会随机变化; 在垂直距离误差方面, 提出的算法与道格拉斯-普克算法在压缩率不小于5%的条件下, 都能保证垂直距离误差小于20 m, 而方向保留算法的垂直距离误差会随机变化; 在显示效果方面, 提出的算法能有效清除轨迹噪声点, 压缩轨迹能够较好地代表原始轨迹的宏观交通流情况。可见, 提出的算法能更高效地保留原始轨迹的形状和时间信息。      

船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法

现有的船舶目标跟踪信息智能过滤算法对于障碍物遮挡的信息过滤量小,因此设计一种船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法。引入边缘算子,并调整各个算子的权重,完成船舶目标状态信息的采集,提取跟踪目标的运动特征,并通过欧氏距离的解析式对船舶运动特征进行降维,利用光流法的搜索模板定位最佳目标匹配点,完成船舶目标跟踪过程信息智能过滤算法的设计。在实验中,分别利用现有算法和设计的算法,对某行驶中的目标船舶进行遮挡信息过滤,结果显示,设计的算法中过滤掉的障碍物信息占比平均值比传统算法高出64%,验证了设计算法的有效性。