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目标跟踪方面有关在职开题报告范文 和基于机场地面运行结构的航空器目标跟踪算法相关硕士论文范文

主题:目标跟踪论文写作 时间:2024-01-24

基于机场地面运行结构的航空器目标跟踪算法,该文是目标跟踪方面有关专升本毕业论文范文和航空器和跟踪和算法方面专升本毕业论文范文.

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王 玄,曾婧涵

(中国民航飞行学院空中交通管理学院,四川 广汉 618307)

摘 要:为解决机场场面冲突问题,提高机场场面动目标的跟踪精度,研究了在跑滑系统约束下机场场面航空器跟踪算法中的过程噪声修正方法,结合航空器地面运行以及场面结构特点,以交互式多模型算法为基础形成新的改进算法,从而实现对场面单一航空器的识别跟踪;仿真结果显示,加入管制指令约束和场面结构约束的IMM算法能更好地对机场场面运行的航空器进行精确跟踪,有效降低了跑道和滑行道方向上的跟踪误差.

关键词:机场场面;滑行冲突;跟踪算法;交互式多模型算法;跑滑系统约束

中图分类号:V355;V351文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1674-9146.2017.08.112

近年来,随着航空器地面滑行的场面冲突不断增加,针对机场场面监控系统的研究也在不断深入.场面监控的一个核心就是对机场地面动目标进行监控并利用数学模型来体现目标运动规则.在现有研究中,有研究者将飞机在滑行道上的运动方式分为高速滑行、低速滑行和静止[1]3种,也有研究者将其分为转弯模式、纵向运动模式和恒速模式[2].描述上述模式的模型有半马克夫模型、Singer模型、当前统计模型等[3].Singer模型算法提出时间较早,但是此模型在跟踪多机动目标时性能较 差[4-5];MOOSE在马尔科夫转移矩阵的基础上,提出了半马尔科夫模型,但此模型计算量大、实时性差;为了解决此类问题,国内学者周宏仁提出一种当前统计模型,该模型能实时监控动目标且能提高跟踪性能.

在目标跟踪时,量测会带来误差,解决误差的方法是用滤波算法.一般采用的目标跟踪算法包括具有机动检测的跟踪算法和无需机动检测的自适应跟踪算法,这两种算法适用于高斯线性求解.此外,还有一类被称之为粒子滤波[6-10],本文将从目标跟踪中最重要的两个方面(滤波算法和运动模型)出发,研究常用于动态目标跟踪的数学模型,并在此模型基础上,结合跑滑系统的约束,以及场面滑行路径的快速匹配和交互式多模型(IMM)算法,最终得到适用于跟踪单一航空器的跑滑系统约束IMM算法.

1 运动目标跟踪理论及模型

1.1 运动目标跟踪理论

在对机动目标进行跟踪的过程中,需要用滤波器对采集到的数据进行噪声处理,此方法可以实现对动目标的实时跟踪.对非高斯线性系统来说,通常难以获得其解析表达式,因此需要采用近似的方法来求解.通用的求解方法有无损卡尔曼滤波器(UKF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、转换量测卡尔曼滤波器(UCMKF)3种.

对上述3种滤波器进行性能验证.假设航空器在滑行道上以15 m/s的速度匀速滑行,初始坐标位置(10 km,10 km),滑行道与X轴的夹角为45°,监测雷达的安装位置为坐标原点,雷达的距离测量误差为17 m,方向误差在1°以内.采用上述3种滤波器对运动航空器进行状态评估,初始条件相同,仿真时间均为10 s,仿真次数均为500次,最后仿真的指标用均方误差RMSE表示为

具体跟踪精度显示见图1.从图1可以看出,初始条件相同的情况下,最初阶段,UKF的精度和收敛速度优于UCMKF和EKF,当采样时刻的数据不断增加时,UKF的跟踪精度最高.

1.2 目标航空器跟踪模型

根据不同的场面结构,航空器在地面滑行时的运动方式也不一样,在直线路段上运动方式为匀速运动(CV)或匀加速运动(CA),其中,跑道起飞阶段为匀加速运动,在交叉口以及转弯路段为匀速转弯运动(CT).

本文区别于传统的CA,CT和CV模型,建模时综合考虑了机场场面结构特性,建立了跑滑系统约束的航空器地面运动模型.

2 基于跑滑系统约束的航空器跟踪算法

在现有的航空器跟踪算法中,加入跑滑系统结构约束可以很好地改善跟踪性能,同时,单一模型不能够对航空器实现精确的状态估计.因此,本文在IMM算法的基础上,得到改进的跑滑系统约束的航空器跟踪算法.

2.1 算法具体流程

本文以IMM算法为研究基础,结合场面结构特性,以改进的CV,CA,CT运动方式为模型,依据航空器地面滑行时坐标位置的不同,采用不同的跟踪状态修正策略,得到如下跟踪流程步骤.

4)加权求和滤波器输出结果,获得目标的估计状态.

5)对滑行路径进行匹配和修正.

2.2 仿真验证

仿真背景:航空器着陆减速,脱离跑到滑行至停机位.假设坐标原点的位置是场地监测雷达安装的位置,航空器着陆的坐标点为(200 m,200 m),航向20°,着陆速度为70 m/s,作匀减速运动,加速度为-2 m/s2,航空器滑行30 s后脱离跑道,转弯速率1°/s,经快速脱离道滑行21 s后转弯到滑行道A,并作匀速运动;滑行29 s后到达A,B交叉口处,历时10 s转弯至滑行道B,转弯速率4°/s,然后继续做匀速运动;雷达的距离测量误差为17 m,方向误差在0.2°以内,雷达数据更新时间为1 s,仿真时间为120 s,仿真次数为500次,采用EFK滤波方法,对比分析传统IMM算法和本文中的改进IMM算法,得到图2的仿真结果.图2-a和图2-b分别为传统的IMM跟踪算法和采用跑滑约束的IMM跟踪算法对着陆航空器的跟踪轨迹图,图2-b中直线段采用了约束修正方法,最终得到的状态估计要优于未采用约束修正的算法.

图3、图4是这两种算法得到的方向均方误差和速度均方误差曲线.图3-a、图3-b是X轴、Y轴的方向均方误差,可看出直线段改进的IMM算法优于传统IMM算法;从图4-a、图4-b中X轴、Y轴速度均方误差的精度明显看出,改进的IMM算法的精度高于传统的IMM算法.航空器进入弯道滑行时,运动模型的概率相应发生变化,在此阶段两种算法的跟踪精度都低于直线段的跟踪精度.

第115页图5为两种算法在跟踪过程中随航空器运动方式变化后的模型概率变化图.由图5可以看出,航空器运动的每个阶段都有一个模型是其常用运动模型,在航空器转弯和匀速运动的阶段,CT模型概率近似等于CV模型,主要原因是当航空器转弯率较小或者为0时,CT模型近似于CV模型,在存在转弯精度误差和状态修正的情况下,因模型有自适应度,能够使得航空器运行的CV模型逐渐向CT模型靠近.

3 结论

本文基于单跑道模型进行场面滑行动目标跟踪算法的研究,通过分析航空器在机场场面不同区域的滑行特点以及场面结构的约束,结合管制指令的路段匹配方法,对比分析传统IMM算法和改进IMM算法,得出采用管制指令的路段匹配方法比传统匹配方法效率更高,跑滑系统约束能有效提高航空器在场面的跟踪精度,且能减少算法计算量,可有效运用于场面动目标的监视,对提高机场活动区的安全运行有积极促进作用.

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