摘要：为解决中心群跟踪(CGT)算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先,将CGT算法与交互式多模型(IMM)算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,所提算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标失跟率减少了30%,具备工程实用性。

摘要：单一雷达制导的空地导弹在攻击地面群目标时,往往因为末制导阶段雷达导引头不能锁定单一目标而导致攻击失败。针对该问题,提出一种雷达与红外复合制导方法。建立四波束天线雷达导引头模型和六辐射计红外导引头模型,设计一套包含雷达单独制导、雷达与红外共同制导和红外单独制导3个阶段的雷达与红外复合制导方案,实现空地导弹对地面群目标攻击过程的仿真。以导引头误差角、导弹过载以及脱靶量为指标,对比分析单一雷达制导模式和复合制导模式下的攻击效果。仿真结果表明,在目标数量较多的情况下,相对于单一制导模式,复合制导模式下的导弹过载更稳定,命中率更高。

摘要：针对群目标侦察中的航迹规划问题,提出先采用聚类算法将目标群分成若干个子目标群,然后采用分层规划方法进行求解。第1层为目标群之间的路径规划,将问题转化为多旅行商问题并采用遗传算法求解确定最短航迹;第2层为子目标群内部的航迹规划,由于传感器通常是以一定宽度进行扫掠式侦察,因此,首先用Delaunay三角剖分算法求出包含子群内所有目标的最小凸多边形,再利用区域覆盖扫掠算法求出凸多边形内机动次数少、路径最短的航迹。仿真结果表明,所设计的航迹规划方法能够实现群目标侦查中无人机的航迹规划,证明了模型的可行性和算法的有效性。

摘要：提出了利用4辆性能一致的飞思卡尔智能小车组成智能微群系统,其中3辆进行围捕任务,1辆作为入侵机器人。在笛卡尔坐标系下建立半径为4 m的圆,3辆智能小车组成一个内切于圆的等边三角形。然后通过3条不同的入侵轨迹以及不同的围捕距离完成了对入侵机器人的围捕测试。实验验证了4辆小车都能在程序的控制下完成指定动作,并能够完成对目标3种不同路径的围捕,围捕率超过70%,对今后群体机器人的研究与发展具有参考价值。