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公开(公告)号：CN111798491A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010669909.1
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种基于Elman神经网络的机动目标跟踪方法，涉及临近空间防御技术和智能信息处理技术领域。解决了现有的滤波算法在进行机动目标跟踪时，存在滤波精度低稳定性差的问题。本发明根据目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型，获取机动目标跟踪系统的状态方程；基于系统的状态方程、系统的测量方程和测量噪声，利用非线性滤波算法，对目标飞行器的运动状态以及控制参数进行递推估计，并获得k时刻的预测估计值与滤波估计值的差值、滤波增益和新息；构建Elman神经网络模型，利用训练好的网络预测估计误差，进而对滤波估计值进行修正，获取目标运动状态的最优估计值。本发明适用于机动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN111798491B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010669909.1
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种基于Elman神经网络的机动目标跟踪方法，涉及临近空间防御技术和智能信息处理技术领域。解决了现有的滤波算法在进行机动目标跟踪时，存在滤波精度低稳定性差的问题。本发明根据目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型，获取机动目标跟踪系统的状态方程；基于系统的状态方程、系统的测量方程和测量噪声，利用非线性滤波算法，对目标飞行器的运动状态以及控制参数进行递推估计，并获得k时刻的预测估计值与滤波估计值的差值、滤波增益和新息；构建Elman神经网络模型，利用训练好的网络预测估计误差，进而对滤波估计值进行修正，获取目标运动状态的最优估计值。本发明适用于机动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN111783358A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010627408.7
申请日：2020-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 本发明涉及轨迹预报技术，是一种基于贝叶斯估计的高超速飞行器长期轨迹预报方法，为解决高超声速飞行器轨迹预报的主要技术难点：构建合适的目标意图代价函数，准确反映目标飞行意图；开发目标飞行的可行区快速结算方法；基于贝叶斯估计设计合理的多步递推预测算法，预测目标攻击意图和轨迹预测，实时建立预测轨迹簇；本发明主要包括四部分内容：多指标意图函数建立、高超声速飞行器可行区分析、贝叶斯估计下意图推测算法和基于蒙特卡洛打靶的高超声速飞行器轨迹预报方法一方面推测目标飞行意图，降低目标机动致使的轨迹不确定性；另一方面设计实时未来轨迹多步递推算法，充分挖掘高超声速飞行器运动的潜在规律，实现目标轨迹的长时间预报。
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公开(公告)号：CN111783358B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010627408.7
申请日：2020-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 本发明涉及轨迹预报技术，是一种基于贝叶斯估计的高超速飞行器长期轨迹预报方法，为解决高超声速飞行器轨迹预报的主要技术难点：构建合适的目标意图代价函数，准确反映目标飞行意图；开发目标飞行的可行区快速结算方法；基于贝叶斯估计设计合理的多步递推预测算法，预测目标攻击意图和轨迹预测，实时建立预测轨迹簇；本发明主要包括四部分内容：多指标意图函数建立、高超声速飞行器可行区分析、贝叶斯估计下意图推测算法和基于蒙特卡洛打靶的高超声速飞行器轨迹预报方法一方面推测目标飞行意图，降低目标机动致使的轨迹不确定性；另一方面设计实时未来轨迹多步递推算法，充分挖掘高超声速飞行器运动的潜在规律，实现目标轨迹的长时间预报。
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公开(公告)号：CN116107346B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310285168.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行器集群通信拓扑自适应控制方法及系统，涉及飞行器集群控制技术领域，用于解决基于传统通信机制的高速飞行器集群控制策略鲁棒性低、所需通信量大的问题。本发明的技术要点包括：获取飞行器集群与环境的交互信息；利用所述飞行器集群与环境的交互信息训练基于深度神经网络的飞行器集群控制策略网络；利用训练好的飞行器集群控制策略网络控制飞行器集群的运动以及通信拓扑。本发明实现的飞行器集群控制策略具备对飞行器运动行为以及飞行器集群通信拓扑的控制能力，可以在复杂的集群任务环境中自适应地调整集群的通信拓扑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118552691B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410620081.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种大尺度高精度月面随机地形生成方法，涉及月球地形生成技术领域，为解决现有的数字地形模型的质量高度依赖于原始数据源的精度，低精度的遥感探测数据或测绘数据导致模型存在误差的问题。包括如下步骤：S1、根据目标区域位置信息及范围，基于月面DEM地图确定区域地形特征及撞击坑类型，输入石块和撞击坑最小直径；S2、获取月面DEM地图中撞击坑位置与直径，对目标区域地形图进行拆分，得到多个石块生成单元，并生成栅格地图，计算每一个石块生成单元中石块数量，进一步计算目标区域石块数量；S3、对目标区域地形图生成地形石块：S4、对目标区域地形图生成地形撞击坑：S5、计算得到目标区域内的高程值，生成大尺度、高精度的月面地形。
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公开(公告)号：CN118584951A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410619301.6
申请日：2024-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种月面探测时间网的多巡视器协同任务规划方法及系统，涉及月面探测技术领域。本发明的技术要点包括：根据月面多巡视器协同探测任务进行建模；基于月面协同探测任务，建立月面可探测点之间的可通行道路网；根据月面可通行道路网的探测信息，建立多巡视器月面探测时间网；利用单亲遗传算法对月面协同探测任务进行路径求解，获取各巡视器进行月面协同探测的最优路径。本发明有效解决了月面大范围多巡视器任务规划问题，各巡视器的探测任务量能够得到较好分配，明显降低了整体探测用时。
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公开(公告)号：CN117666616A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311709906.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC强化学习算法的高速飞行器集群编队控制方法及系统，涉及协同编队控制技术领域，以解决高速飞行器集群编队控制中飞行器飞行速度快、环境参数变化剧烈导致的集群控制困难问题。本发明的技术要点包括：采集观测数据，确定高速飞行器的观测空间和动作空间；训练基于SAC强化学习算法的高速飞行器智能体网络；利用训练好的高速飞行器智能体网络进行飞行器集群编队控制。本发明在奖励函数的设计中充分考虑不同任务，并通过参数修正来权衡不同任务的重要程度，丰富了飞行器的任务执行种类与执行任务的能力；能够在高速飞行器面临高动态环境的情况下，保障高速飞行器集群的智能编队，开展大规模高速飞行器集群飞行。
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公开(公告)号：CN116400719A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310468451.7
申请日：2023-04-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种双桨共轴带平衡杆的微小型直升机飞行控制方法及系统，涉及直升机飞行控制技术领域。本发明的技术要点包括：获取外部输入的飞行指令，将所述飞行指令转化为姿态角速率指令；根据所述姿态角速率指令和姿态角速率真实值，计算获取直升机的控制力矩；将所述控制力矩转化分配为主旋翼双桨电机和尾旋翼尾桨电机的控制信号，实现飞行控制。本发明可实现双桨共轴带平衡杆的微小型直升机按外界输入的控制指令实现上下、前后和左右转向等飞行动作。本发明相比于传统方法，考虑了微小型直升机旋翼重量轻、旋翼转速响应快的特点，通过主桨旋翼转速差来控制偏航，可降低直升机重量。
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