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无人机组合导航系统信息融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。 相似文献
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针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)的快速目标识别算法。对UAV侦察图像进行预处理,采用不变矩构造遗传算法的适应度函数,利用遗传算法的全局搜索能力快速地提取可能包含目标的ROI(Region Of Interesting)区域。在ROI区域和模板图像中提取SURF特征点,采用最近邻的匹配算法搜索匹配对,从而精确确定目标的位置。仿真结果显示,该算法可以明显地提高目标识别的实时性并具有相当的鲁棒性。 相似文献
3.
研究无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)侦察目标识别中的图像增强问题。针对UAV侦察活动中因云雾干扰和由于成像距离较远而造成的图像不清晰这两个常见的原因,提出一种自适应的预处理算法。首先判断侦察图像上是否存在云雾,若不存在,则采用指示滤波器(Guided filter)对图像进行增强,可以细化图像的边缘,增强图像的对比度,并能增加可用于识别的特征点;若存在云雾,则采用基于暗通道优先的图像去雾技术,对于侦察获取的薄雾图像可以较清晰的还原出图像的无雾场景,而在浓雾条件下,可以清楚的分辨出图像中的道路、村庄等有意义的目标。仿真结果证明,通过自适应预处理算法后的图像清晰度有所增强,可满足识别需求。 相似文献
4.
无人机(UAV)在使用滤波器对目标跟踪时常遇到目标丢失情况,然而在目标丢失时使用一步估计代替估计值会对跟踪精度造成较大影响,鉴于此,将自适应衰减记忆滤波(AMAF)理论应用于无迹卡尔曼滤波(UKF)以提高再次捕获目标后的跟踪精度;新的滤波器命名为自适应衰减记忆卡尔曼滤波(AMAUKF);在此基础上设计了滤波流程和计算机仿真实验,结果表明新的滤波器不但缩短了收敛步长,而且提高了跟踪精度。 相似文献
5.
无线电导航是无人机传统导航模式,该模式的导航误差随时问积累;针对无线电导航系统由于非线性造成导航精度较低问题,提出了基于最小二乘估计的无线电导航方法;在研究非线性问题基础上构建了无线电导航系统模型;以航程推算为基准,进行了相应仿真计算分析;仿真分析表明基于最小二乘法的无线电导航系统能有效抑制非线性扰动,导航精度有较大提高. 相似文献
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在小型无人机飞行控制系统经典设计的基础上,结合实际工程需要,应用多目标参数最优化方法对飞行控制系统进行优化设计。实际工程应用表明,优化设计明显改善了小型无人机飞行品质,保证了系统任务的可靠执行。 相似文献
7.
针对传统无人机导航控制的局限性,提出基于多模变结构智能控制策略的导航控制系统.在飞行导航控制系统内建立不连续控制结构,当系统状态发生变化时,启用不同控制结构以获得优良的控制品质,同时系统具有较强的对系统参数摄动不敏感性以及风场扰动抑制能力,系统鲁棒性强.采用数字控制技术,系统工程实现简单且可靠性高. 相似文献
8.
基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对实现某型无人机雷达任务载荷的特性分析,为增强雷达侦察能力,利用实时视景仿真软件Vega进行无人机视景仿真的基础上,提出运用依赖物理参数生成真实雷达仿真的RadarWorks模块解决无人机雷达载荷仿真模型问题,采用分布式Vega地面站雷达终端实时显示功能,给出了具体实现方法,并进行仿真.试验结果表明,提出的方法能够生成真实的雷达侦察图像和实时显示于地面站雷达终端,并可以应用于无人机多任务载荷仿真中,在某型无人机的仿真训练中得到了初步应用. 相似文献
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基于风场估测的无人机伞降定点回收研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对小型无人机伞降回收特点,设计了用于该系统的定点回收系统。该系统充分考虑工程约束,建立了基于风场扰动的回收模型,确定了相应的控制策略与控制结构,同时建立了相应的回收飞行段导航控制任务规划,对回收航线调整点位置选定、飞行速度控制以及控制指令发送等进行了约束。理论分析及飞行试验结果表明,该系统能够满足定点回收的精度要求。 相似文献
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