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公开(公告)号:CN118655908A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410667368.7
申请日:2024-05-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/495 , G01C21/20 , G06T7/246 , G06F17/18 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本公开实施例是关于一种基于运动状态模型动态退出机制的目标跟踪方法。该方法包括:根据若干个子运动状态模型及其转移概率,构建运动状态模型;基于运动状态模型,向交互多模型中输入上一时刻的交互结果,对当前时刻目标的运动状态进行预测,随后利用滤波器对预测的结果进行处理,以得到目标的后验概率分布;其中,交互多模型包括若干个子交互模型;根据后验概率分布的结果修改交互多模型中各个子交互模型的概率作为当前时刻的交互结果。本公开实施例能够有效抑制交互多模型中各种模型相互影响进而导致跟踪精度较低的情形,有利于对高机动目标的跟踪;有利于对高速目标的事实跟踪;有利于在存在时间不同步的情况下对高速高机动目标进行跟踪。
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公开(公告)号:CN118642041A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410647759.2
申请日:2024-05-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于到达角的目标定位方法,属于无人机技术领域,包括将传感器和目标坐标转换为笛卡尔坐标系下的第一目标坐标和第一传感器坐标,并基于传感器之间角度测量的几何关系构建第一角度测量表达式;将假设的角度测量误差及传感器的坐标误差项代入第一角度表达式后得到第二角度测量表达式;基于第一目标坐标构建新的第二目标坐标代入第二角度表达式得到第三角度测量表达式,并转换为矩阵表达式;使用最小二乘法构建基于矩阵表达式的目标函数;通过拉格朗日乘子法求解目标函数得到目标坐标公式,代入相关数值得到目标坐标值。本方案解决了现有基于到达角的定位算法中频繁的坐标转换造成较大的计算量,也会造成坐标转换中的误差的问题。
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公开(公告)号:CN118640935A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410694318.8
申请日:2024-05-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种基于参考无人机的角度测量误差校正方法。该方法包括:通过操纵无人机编队使得作为参考点的参考无人机与探测目标能够一同进入其他的任务无人机的视野,然后通过向量空间角旋转不变定理得出物点的三维空间向量与像点的空间向量之间的关系,最后结合参考点的数目求解出探测目标的三维向量,并由此获得测目标相对于传感器的修正方位角和修正俯仰角。本公开实施例将协同任务中的部分协同无人机作为参考点,通过这些参考点降低长距离AOA定位和跟踪过程中的目标测量角误差,该方法可以提高最终的定位精度。空间矢量法的修正定位方法可以在参考点数量较少时修正目标相对于无人机的方向,在实际应用中具有更广泛的应用前景。
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公开(公告)号:CN118730110A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410761202.1
申请日:2024-06-13
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种空中机动目标动平台被动协同定位方法及系统,属于飞行器导航定位技术领域,将获取的目标的角度信息及该自身的位置信息传递给其他动平台,通过到达角定位算法计算目标的位置,将其作为滤波迭代的初始值;通过目标的位置和自身的位置,计算动平台和目标之间相对距离的大小,使用方差传递函数对动平台和目标之间相对距离的方差进行推导,将动平台和目标之间相对距离作为动平台的补全量测;将获取的目标角度信息以及动平台的补全量测作为滤波的量测模型;建立目标状态模型,根据初始值和目标状态模型,对目标状态进行预测,获得目标状态的预测值;根据量测模型,对目标状态的预测值进行更新,获得目标状态的估计值;将当前时刻目标状态的估计值作为下一个时刻滤波迭代的初始值,重复上述预测和更新过程,获得空中机动目标定位结果。该方法能够显著提升目标定位的精确度。
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公开(公告)号:CN118533200A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410610073.6
申请日:2024-05-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种角度测量的误差抑制方法、装置、设备及存储介质,属于无人机技术领域,包括根据方位角、俯仰角的真值与测量值之间的转换关系,构建参考点到无人机在大地坐标系下方位角和俯仰角真值计算公式;根据方位角和俯仰角的真值计算公式、任务无人机的位置和姿态、固定参考点位置及计算方位角和俯仰角真值相关的测量量构建联合概率分布函数;通过所述联合概率分布函数构建对应的因子图模型,并通过因子图模型构建最小二乘法的目标函数求解所述最小二乘法的目标函数获得最优解,所述最优解即为进行误差抑制的方位角、俯仰角的真值。本方案解决了现有确定性误差校准方法中使用已知精确位置的目标点作为参考点时,较难获得且造价较高的问题。
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