针对处理复杂机动目标跟踪问题, 提出了一种自适应随机权重容积卡尔曼滤波(ARWCKF)算法。该算法作为交互多模型(IMM)算法的预处理过程, 对不同运动模型进行滤波。为了算法的稳定性, 引入了随机权重因子。使用时变因子调整马尔可夫概率转移矩阵, 提高了IMM算法概率转换精度。将所提IMM-ARWCKF算法与IMM-CKF算法对比发现, 在处理复杂机动目标问题时, 所提算法具有更高的跟踪精度, 算法更加稳定。

精准的航迹跟踪是无人机实现任务规划的必要条件。针对自适应优化制导律(AOGL)算法中, 权重矩阵依靠先验知识或者试探选取、缺乏理论指导且未必最优的问题, 提出了一种基于粒子群优化AOGL航迹跟踪方法。将权重矩阵中各元素经验值乘以待优化系数, 代入黎卡提方程, 推导出修正之后的制导律, 进而构造目标函数进行寻优求解。在不同的扰动风速条件下, 针对线性、圆形期望跟踪航迹分别进行数值仿真, 结果表明, PSO-AOGL航迹跟踪效果更优, 可有效降低跟踪位置误差。

针对固定翼无人机在侧风条件下的二维航迹跟踪问题, 在非线性制导律的基础上, 提出一种自适应引导长度的航迹跟踪算法。首先建立了引入风扰后的无人机运动学模型, 对定引导长度的非线性制导律进行理论分析, 并讨论了其抗风性能; 然后结合无人机自身性能和飞行速度, 提出自适应引导长度的方法, 并在侧向加速度指令中引入侧偏距积分以抵消侧风干扰, 同时针对无人机在航点切换时航迹误差偏大的问题, 设计了一种圆弧航点切换策略; 最后在侧风干扰的情况下进行数值仿真, 结果表明, 该方法能有效抑制侧风干扰, 在航点切换处具有较高的跟踪精度, 实现了固定翼无人机在侧风扰动条件下对期望航迹的精确跟踪。

航迹规划与航迹跟踪的结合是无人飞行器执行地形跟随任务的方案之一。根据目标区域地形高程数据, 将地形跟随最优航迹规划转化为二次规划问题。以矢量场法为制导策略, 并给出可行矢量场的参数设计和以航迹倾斜角为被控量的航迹跟踪控制器。仿真验证规划结果满足地形跟随的预定安全高度要求和飞行器机动性能约束, 所提制导策略具备精确且可靠的航迹跟踪能力, 两者结合可有效完成地形跟随任务。

为了满足高仿真度和交互性的跟踪雷达模拟要求,建立了一种基于Visual C++的航迹跟踪雷达模拟软件.对该软件系统所采用的基础理论模型、软件结构设计和实现难点进行了分析解决.根据雷达目标散射统计结果,产生包含噪声的目标回波模型和杂波散射统计模型,构建了飞机的运动模型、建立批次和航迹滤波算法.对模拟系统进行了功能设计和工作流程介绍,着重介绍了软件实现中解决的技术难点,包括目标与山体遮挡的判断和目标回波合成技术.介绍了模拟系统的主界面和功能窗口.在通用计算机上软件运行结果表明,软件计算响应时间小于01 s,A显和P显图像更新流畅、无闪烁,可移植性好.山体杂波和飞机目标的回波逼真度高,软件运行流畅、实时性好,达到航迹跟踪雷达的目标检测、杂波滤除和航迹跟踪要求.

机载环境大气成分探测系统获取的大气信息与空间位置密切相关。为了提高探测精度,同时为后续的数据 反演工作提供精确的空间参考信息,设计时在大气成分探测系统的主控管理器中集成了地理信息系 统(geographic information system, GIS)。利用GIS的空间数据管理、分析和图形显示、输出功 能,实现了航线规划、航线图显示、航迹实时跟踪及空间数据存储等功能,为操作者提供了一定程度的辅助决策。

针对某小型样例无人机横侧向转动惯量小、副翼效率高等特点，设计了以滚转角速率为内回路的滚转角、航迹角和航迹跟踪控制律。根据各控制指标与性能加权矩阵Q、控制加权矩阵R的关系，确定了Q阵和R阵，应用鲁棒伺服LQR优化方法，给出了滚转角控制律参数。与常规的滚转角控制器比较表明，以滚转角速率为主控变量的控制器抗干扰能力强，满足样例无人机横侧向控制的要求。

在翼伞系统的状态空间模型的基础上，分析了翼伞的归航轨迹，给出翼伞轨迹跟踪控制问题的数学描述。针对翼伞归航飞行过程中，受到较大的外干扰及不确定性影响，提出基于模糊干扰观测器(FDO)的非线性预测控制策略，设计了翼伞归航系统航迹跟踪控制器。通过仿真试验，表明该飞控系统具有良好鲁棒特性和抗干扰特性。