CN109145451B - 一种高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法 - Google Patents

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Abstract

高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，属于基于知识和模式的信息推算领域。本发明解决了现有航迹估计方法无法应对高速滑翔飞行器复杂运动模态的问题。本发明的技术要点为：建立飞行器的动力学模型，进一步建立准平衡滑翔、跳跃滑翔两种飞行模式的运动行为模型，并构造飞行器运动行为模型集；构建飞行器运动行为识别算法，识别飞行器的运动行为；根据运动行为识别的结果，使用合理的策略在模型集中选择用于航迹估计的模型；构建融合滤波算法，估计飞行器的航迹。本方法适用于基于知识和模式的信息推算领域。

Description

一种高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法
技术领域
本发明涉及飞行器的航迹估计方法，尤其涉及基于机器学习的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，属于基于知识和模式的信息推算领域。
背景技术
高速滑翔飞行器，具有速度快、飞行空域广、机动能力强的特点，其飞行航迹较一般飞行器更为复杂。目前的飞行器航迹估计方法大多采用恒速(CV)、恒加速度(CA)、当前统计、Singer等模型描述目标机动，并基于交互式多模型(IMM)方法及其各种变体实现航迹估计。面对此类具有复杂运动模态的飞行器的航迹估计问题时，受限于模型精度、算法和计算能力，现有的航迹估计方法无法适应飞行器复杂的运动模态，使得估计精度较低，且无法在飞行器突然改变运动模态时保证航迹估计的动态性能。
发明内容
本发明的目的是提供高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，以解决现有航迹估计方法无法应对高速滑翔飞行器复杂运动模态的问题。
本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：
一种高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，所述方法是按照以下步骤实现的：
步骤一：建立高速滑翔飞行器的动力学模型，并依此分别推导飞行器准平衡滑翔、跳跃滑翔两种飞行模式的运动行为模型，定义飞行器的运动行为构造其运动行为模型集；
其中，建立高速滑翔飞行器动力学模型的过程如下：
假设地球是一个正球体，忽略自转，得到飞行器的三维动力学模型：
Figure BDA0001773754650000011
Figure BDA0001773754650000012
Figure BDA0001773754650000013
Figure BDA0001773754650000014
Figure BDA0001773754650000021
Figure BDA0001773754650000022
其中，r为飞行器质心到地心的距离，θ为经度,φ为纬度，v为速度，γ为弹道倾角，ψ为弹道偏角，σ为飞行器的倾侧角，m为飞行器质量，g0为重力加速度，D和L为升力和阻力，表示为
D＝0.5ρv2SrefCD (7)
L＝0.5ρv2SrefCL (8)
其中，Sref为飞行器的特征面积，ρ＝ρ0e-βh为大气密度，CD和CL为飞行器的升力和阻力系数；
将升力系数和阻力系数描述为一个马赫数无关模型，则有:
Figure BDA0001773754650000023
其中，CD0和K是马赫数无关的飞行器气动参数；
定义归一化升力系数如下
Figure BDA0001773754650000024
则飞行器的升力系数、阻力系数和升阻比可表示为
Figure BDA0001773754650000025
Figure BDA0001773754650000026
其中，
Figure BDA0001773754650000027
为飞行器升阻比最大时的升力系数和阻力系数；
联立式(1)-(8)，(11)和(12)，得到完整的飞行器动力学模型：
Figure BDA0001773754650000031
式(13)给出了完整的飞行器动力学模型，飞行器当前的运动行为由其飞行器控制参数cl和σ决定；对于某一具体型号的飞行器，其控制参数cl和σ有界，记作
cl∈[clmin,clmax] (14)
σ∈[-σmax,σmax],σmax>0 (15)
步骤二：识别飞行器的运动行为；
步骤三：根据运动行为识别的结果，在模型集中选择用于航迹估计的模型；
步骤四：构建融合滤波算法，使用选择的模型估计飞行器的航迹。
建立步骤一所述的飞行器准平衡滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器准平衡滑翔(Quasi-Equilibrium Gilding,QEG)的三个特征参数为：
λQEG1＝clcosσ (16)
Figure BDA0001773754650000032
Figure BDA0001773754650000033
将式(14)，(15)代入式(16)，(17)，得到λQEG1和λQEG2的范围为
λQEG1∈[clmin,clmax cosσmax] (19)
Figure BDA0001773754650000034
将式(16)，(17)，(18)代入式(13)，得到飞行器准平衡滑翔的运动行为模型：
Figure BDA0001773754650000041
其中，Re＝6,378,135m为地球半径。
建立步骤一所述的飞行器跳跃滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器跳跃滑翔(Skip Gliding,SG)的三个特征参数为
λSG1＝clcosσ (22)
λSG2＝cl (23)
Figure BDA0001773754650000042
将式(14)，(15)代入式(22)，(23)，得到λSG1和λSG2的范围为
λSG1∈[clmin,clmax cosσmax] (25)
λSG2∈[clmin,clmax] (26)
将式(22)，(23)，(24)代入式(13)，得到飞行器跳跃滑翔的运动行为模型：
Figure BDA0001773754650000043
构造步骤一所述的运动行为模型集的具体过程为：
定义目标运动行为模型的标记为
Figure BDA0001773754650000044
其中，I表示运动行为模型集，i表示模型集中的模型i；
Figure BDA0001773754650000045
是飞行器航迹类型的标记，定义为：
Figure BDA0001773754650000051
Figure BDA0001773754650000052
和
Figure BDA0001773754650000053
在飞行器准平衡滑翔时是特征参数λQEG1和λQEG2的标记；在飞行器跳跃滑翔时是特征参数λSG1和λSG2的标记，在具体实施过程中需通过划分如式(19)(20)(25)(26)的特征参数取值范围定义；
Figure BDA0001773754650000054
为飞行器侧向运动方向的标记，定义为
Figure BDA0001773754650000055
其中，
Figure BDA0001773754650000056
完成对飞行器的运动行为模型集I的定义，飞行器任意时刻的运动行为均可由模型集I中的某个模型i表示。
步骤二所述的识别飞行器的运动行为的具体过程为：对量测数据进行预处理，识别飞行器运动行为标签，计算目标每种运动行为的概率；
其中，对量测数据进行预处理的具体算法如下：
当前的量测数据zk＝[rk,θk,φk]T，初始化信息
Figure BDA0001773754650000057
预处理后的量测数据
Figure BDA0001773754650000058
分别为预处理后k时刻飞行器的高度，高度变化量，经度变化量，纬度变化量，速度，航迹偏角和两个构造所得的特征参数；
步骤1、使用卡尔曼滤波对量测数据进行降噪，过程如下：
1)、
Figure BDA0001773754650000059
其中Tr，Tθ，Tφ分别为r，θ，φ的时间常数；
2)、Pk|k-1＝FPk-1|k-1FT+Q，
Figure BDA00017737546500000510
其中Q为过程噪声的协方差阵；
3)、Sk＝Pk|k-1+R，其中R为量测噪声的协方差阵；
4)、
Figure BDA00017737546500000511
5)、
Figure BDA0001773754650000061
Z上边的符号表示降噪，
6)、Pk|k＝(I-Kk)Pk|k-1；
步骤2：差分获得量测数据的变化率
7)、
Figure BDA0001773754650000062
△zk＝[△rk,△θk,△φk]T，tstep为步长；
步骤3：构造其他识别所需的参数
Figure BDA0001773754650000063
其中Re为地球半径
△h＝△r，高度变化量就是飞行器与地心距离的变化量
Figure BDA0001773754650000064
Figure BDA0001773754650000065
Figure BDA0001773754650000066
β表示大气密度参数，
κ2,k＝△hkvk
步骤4：构造识别所使用的输入，
Figure BDA0001773754650000067
在步骤二所述的识别运动行为过程中，识别飞行器运动行为标签、计算目标每种运动行为的概率的过程为：
使用一种分层识别的方案，设计6个循环神经网络(RNNs)，对式(28)所示的4个飞行器航迹的标记分别进行识别：首先识别飞行器航迹类型的标记Lt和侧向机动方向的标记L3,然后根据Lt的识别结果(准平衡滑翔或跳跃滑翔)，使用相应的循环神经网络识别标签L1和L2；识别的过程的数学表示如下
Figure BDA0001773754650000068
Figure BDA0001773754650000069
Figure BDA00017737546500000610
Figure BDA00017737546500000611
其中，
Figure BDA0001773754650000071
表示预处理后的量测序列
Figure BDA0001773754650000072
N为序列长度，RNN表示循环神经网络，其下标表示所识别的标记，每一个循环神经网络由一个全连接层(FullConnection,FC)，两个长短期记忆网络层(Long Short-Term Memory,LSTM)和一个Softmax层构成，输入为表示预处理后的量测序列
Figure BDA0001773754650000073
输出每一个标签对应的概率；
然后根据式(31)(32)(33)(34)所示网络的识别结果计算每种目标运动行为的概率：
Figure BDA0001773754650000074
如此，即可得到k时刻飞行器的运动行为是运动模型集I中每种运动行为的概率。
步骤三所述的选择用于航迹估计的模型的具体过程为：
根据实际实施时的精度与计算量需求，依照下面四种策略之一选取航迹估计中所使用的模型：
(1)全部：不进行模型选择，使用模型集中的全部模型估计航迹；
(2)最大概率：选择概率最大的目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(3)Top-N：选择概率最大的N个目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(4)累积概率密度：逐个选择概率最大的目标运动行为所对应的模型，直到其累计概率大于设计的阈值，并将这些模型用于航迹估计；
在时刻k，所选择的模型构成的集合为目标运动行为模型集I的子集，记作Is,k。
步骤四所述的使用选择的模型估计飞行器的航迹的具体算法为基于模型选择的融合滤波航迹估计算法，所述算法的输入为：当前的量测数据zk＝[rk,θk,φk]T，当前选择的模型集Is,k，初始化信息
Figure BDA0001773754650000075
所述算法的输出为：飞行器航迹信息估计值
Figure BDA0001773754650000076
其过程为：
步骤1：使用扩展卡尔曼滤波，对模型集Is,k中每个模型进行估计
1)、模型i是模型集Is,k中的模型，
2)、
Figure BDA0001773754650000077
x为飞行器航迹信息向量，x＝[r,θ,φ,v,γ,ψ]T
3)、
Figure BDA0001773754650000081
Figure BDA0001773754650000082
是运动行为i的运动行为模型f在k-1时刻的偏导数，
4)、
Figure BDA0001773754650000083
Figure BDA0001773754650000084
是运动行为i的运动行为模型；
5)、
Figure BDA00017737546500000817
6)、
Figure BDA0001773754650000087
7)、
Figure BDA0001773754650000088
8)、
Figure BDA0001773754650000089
9)、
Figure BDA00017737546500000810
10)、结束；
步骤2：对各模型的估计结果进行加权融合，得到飞行器航迹信息估计值
11)、
Figure BDA00017737546500000811
Figure BDA00017737546500000812
表示在k时刻，被选择的运动行为模型集Is,k中运动行为i的归一化权值；
12)、
Figure BDA00017737546500000813
13)、
Figure BDA00017737546500000814
Figure BDA00017737546500000815
和Pk|k为加权融合算法，即根据每一个滤波器所估计的x和P计算出融合后的x和P；
14)、返回
Figure BDA00017737546500000816
即为当前时刻k估计所得的飞行器航迹信息。
本发明的有益效果是：
本方法与现有的航迹估计方法相比优点在于：
(1)本发明中飞行器运动行为识别中所使用的模型是根据已有航迹数据训练获得的，更充分的利用了飞行器的运动特性先验信息，可更准确的描述飞行器运动行为切换的一般规律。
(2)本发明通过飞行器运动行为识别主动的发现目标运动行为的切换，这使得航迹估计有着更好的动态性能。
(3)本发明通过模型选择只需要对模型集中部分模型进行融合滤波，极大的减小了计算开销，使得在同等的计算能力限制的条件下可使用更庞大和精确的模型集，提升了航迹估计的精度。
本发明建立飞行器的动力学模型，进一步建立准平衡滑翔、跳跃滑翔两种飞行模式的运动行为模型，并构造飞行器运动行为模型集；构建飞行器运动行为识别算法，识别飞行器的运动行为；根据运动行为识别的结果，使用合理的策略在模型集中选择用于航迹估计的模型；构建融合滤波算法，估计飞行器的航迹。本发明解决了现有航迹估计方法无法应对高速滑翔飞行器复杂运动模态的问题。本方法适用于基于知识和模式的信息推算领域。从图5中可看出，本发明能准确的描述飞行器运动行为切换的一般规律。从图6可看出，本发明的方法比传统的IMM方法对飞行器位置估计有着更好的动态性能。图7可看出，本发明方法比传统的IMM方法对飞行器速度估计的结果更加准确。
附图说明
图1是本发明的结构图。
图2是运动行为识别算法的流程图。
图3是数据预处理算法的流程示意图。
图4是运动行为识别算法中所使用的循环神经网络的结构示意图。
图5是运动行为识别结果，其中黑色实线表示真实的飞行器运动行为标签，蓝色条纹代表每一时刻识别所得的运动行为标签概率。
图6是飞行器位置估计的结果，对比了本发明的方法和传统的IMM方法。
图7是飞行器速度估计的结果，对比了本发明的方法和传统的IMM方法。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1理解本实施方式，本实施方式所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，是按照以下步骤实现的：
步骤一：建立高速滑翔飞行器的动力学模型，并分别建立飞行器准平衡滑翔、跳跃滑翔两种飞行模式的运动行为模型，定义飞行器的运动行为构造其运动行为模型集
其中，建立高速滑翔飞行器动力学模型的过程如下：
假设地球是一个正球体，忽略自转，得到飞行器的三维动力学模型：
Figure BDA0001773754650000091
Figure BDA0001773754650000092
Figure BDA0001773754650000101
Figure BDA0001773754650000102
Figure BDA0001773754650000103
Figure BDA0001773754650000104
其中，r为飞行器质心到地心的距离，θ为经度,φ为纬度，v为速度，γ为弹道倾角，ψ为弹道偏角，σ为飞行器的倾侧角，m为飞行器质量，g0为重力加速度，D和L为升力和阻力，表示为
D＝0.5ρv2SrefCD (7)
L＝0.5ρv2SrefCL (8)
其中，Sref为飞行器的特征面积，ρ＝ρ0e-βh为大气密度，CD和CL为飞行器的升力和阻力系数。
将升力系数和阻力系数描述为一个马赫数无关模型，则有:
Figure BDA0001773754650000105
其中，CD0和K是马赫数无关的飞行器气动参数。
定义归一化升力系数如下
Figure BDA0001773754650000106
则飞行器的升力系数、阻力系数和升阻比可表示为
Figure BDA0001773754650000107
Figure BDA0001773754650000108
其中，
Figure BDA0001773754650000109
为飞行器升阻比最大时的升力系数和阻力系数。
联立式(1)-(8)，(11)和(12)，得到完整的飞行器动力学模型：
Figure BDA0001773754650000111
式(13)给出了完整的飞行器动力学模型，飞行器当前的运动行为由其飞行器控制参数cl和σ决定。对于某高速滑翔飞行器的控制参数cl和σ的区间为
cl∈[0.5,2] (14)
σ∈[-60,60]deg (15)
步骤二：识别飞行器的运动行为。
步骤三：根据运动行为识别的结果，在模型集中选择用于航迹估计的模型。
步骤四：构建融合滤波算法，使用选择的模型估计飞行器的航迹。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：建立步骤一所述的飞行器准平衡滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器准平衡滑翔(Quasi-Equilibrium Gilding,QEG)的三个特征参数为
λQEG1＝cl cosσ (16)
Figure BDA0001773754650000112
Figure BDA0001773754650000113
将式(14)，(15)代入式(16)，(17)，得到λQEG1和λQEG2的范围为
λQEG1∈[0.25,2] (19)
λQEG2∈[2,5] (20)
将式(16)，(17)，(18)代入式(13)，得到飞行器准平衡滑翔的运动行为模型：
Figure BDA0001773754650000121
其中，Re＝6,378,135m为地球半径。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一至二不同的是：建立步骤一所述的飞行器跳跃滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器跳跃滑翔(Skip Gliding,SG)的三个特征参数为
λSG1＝cl cosσ (22)
λSG2＝cl (23)
Figure BDA0001773754650000122
将式(14)，(15)代入式(22)，(23)，得到λSG1和λSG2的范围为
λSG1∈[0.25,2] (25)
λSG2∈[0.5,2] (26)
将式(22)，(23)，(24)代入式(13)，得到飞行器跳跃滑翔的运动行为模型：
Figure BDA0001773754650000123
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三不同的是：构造步骤一所述的运动行为模型集的具体过程为：
定义目标运动行为模型的标记为
Figure BDA0001773754650000131
其中，I表示运动行为模型集，i表示模型集中的模型i。
Figure BDA0001773754650000132
是飞行器航迹类型的标记，定义为：
Figure BDA0001773754650000133
Figure BDA0001773754650000134
和
Figure BDA0001773754650000135
在飞行器准平衡滑翔时是特征参数λQEG1和λQEG2的标记。将式(19)(20)(25)(26)进行如下表所示的划分，划分时需保证模型集的完整性，并权衡模型集的精确性与简洁性合理决定段数与划分点。
表1 L1和L2的定义
Figure BDA0001773754650000136
Figure BDA0001773754650000137
为飞行器侧向运动方向的标记，定义为
Figure BDA0001773754650000138
其中，
Figure BDA0001773754650000139
这样，就定义了飞行器的运动行为模型集I，飞行器任意时刻的运动行为均可由模型集I中的某个模型i表示。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四不同的是：步骤二所述的识别飞行器的运动行为的具体过程为：结合图2理解飞行器运动识别算法的流程，首先对量测数据进行预处理，然后识别飞行器运动行为标签，最后计算目标每种运动行为的概率。
其中，结合图3所示的流程，对量测数据进行预处理的具体算法如下：
Figure BDA0001773754650000141
Figure BDA0001773754650000151
注1：
Figure BDA0001773754650000152
注2：
Figure BDA0001773754650000153
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五不同的是：步骤二所述的识别运动行为的具体过程为：
使用一种分层识别的方案，设计6个循环神经网络(RNNs)，对式(28)所示的4个飞行器航迹的标记分别进行识别：首先识别飞行器航迹类型的标记Lt和侧向机动方向的标记L3,然后根据Lt的识别结果(准平衡滑翔或跳跃滑翔)，使用相应的循环神经网络识别标签L1和L2。识别的过程的数学表示如下
Figure BDA0001773754650000154
Figure BDA0001773754650000155
Figure BDA0001773754650000156
Figure BDA0001773754650000157
其中，
Figure BDA0001773754650000158
表示预处理后的量测序列
Figure BDA0001773754650000159
N为序列长度，RNN表示循环神经网络，其下标表示所识别的标记。由图4所示的RNN网络结构可见，每一个循环神经网络由一个全连接层(Full Connection,FC)，两个长短期记忆网络层(Long Short-Term Memory,LSTM)和一个Softmax层构成，输入为表示预处理后的量测序列
Figure BDA00017737546500001510
输出每一个标签对应的概率。
在实施过程中，选取FC层的神经元数为128，LSTM1层和LSTM2层的神经元数为256，序列长度N＝200。搜集并分析飞行器的航迹数据，建立飞行器航迹数据集来训练这6个RNN，训练使用交叉熵损失函数和Adam优化器，在Python3.5+Tensorflow+CUDA+CUDnn平台上完成。
然后根据式(31)(32)(33)(34)所示网络的识别结果计算每种目标运动行为的概率：
Figure BDA0001773754650000161
如此，即可得到k时刻飞行器的运动行为是运动模型集I中每种运动行为的概率。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六不同的是：步骤三所述的选择用于航迹估计的模型的具体过程为：
根据实际实施时的精度与计算量需求，依照下面四种策略之一选取航迹估计中所使用的模型：
(1)全部：不进行模型选择，使用模型集中的全部模型估计航迹；
(2)最大概率：选择概率最大的目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(3)Top-N：选择概率最大的N个目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(4)累积概率密度：逐个选择概率最大的目标运动行为所对应的模型，直到其累计概率大于设计的阈值，并将这些模型用于航迹估计。
在时刻k，所选择的模型构成的集合为目标运动行为模型集I的子集，记作Is,k。实施过程中精度与计算量的折中，适用累计概率密度策略，令累计概率密度的阈值为0.95。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七不同的是：步骤四所述的使用选择的模型估计飞行器的航迹的具体算法为：
Figure BDA0001773754650000162
Figure BDA0001773754650000171
注1：
Figure BDA0001773754650000181
Figure BDA0001773754650000182
即为当前时刻k估计所得的飞行器航迹信息。

Claims (8)

1.高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于所述方法是按照以下步骤实现的：
步骤一：建立高速滑翔飞行器的动力学模型，并依此分别推导飞行器准平衡滑翔、跳跃滑翔两种飞行模式的运动行为模型，定义飞行器的运动行为构造其运动行为模型集；
其中，建立高速滑翔飞行器动力学模型的过程如下：
假设地球是一个正球体，忽略自转，得到飞行器的三维动力学模型：
Figure FDA0003837182480000011
Figure FDA0003837182480000012
Figure FDA0003837182480000013
Figure FDA0003837182480000014
Figure FDA0003837182480000015
Figure FDA0003837182480000016
其中，r为飞行器质心到地心的距离，θ为经度,φ为纬度，v为速度，γ为弹道倾角，ψ为弹道偏角，σ为飞行器的倾侧角，m为飞行器质量，g0为重力加速度，D和L为升力和阻力，表示为
D＝0.5ρv2SrefCD (7)
L＝0.5ρv2SrefCL (8)
其中，Sref为飞行器的特征面积，ρ＝ρ0e-βh为大气密度，CD和CL为飞行器的升力和阻力系数；
将升力系数和阻力系数描述为一个马赫数无关模型，则有:
Figure FDA0003837182480000017
其中，CD0和K是马赫数无关的飞行器气动参数；
定义归一化升力系数如下
Figure FDA0003837182480000021
则飞行器的升力系数、阻力系数和升阻比可表示为
Figure FDA0003837182480000022
Figure FDA0003837182480000023
其中，
Figure FDA0003837182480000024
为飞行器升阻比最大时的升力系数和阻力系数；
联立式(1)-(8)，(11)和(12)，得到完整的飞行器动力学模型：
Figure FDA0003837182480000025
式(13)给出了完整的飞行器动力学模型，飞行器当前的运动行为由其飞行器控制参数cl和σ决定；对于某一具体型号的飞行器，其控制参数cl和σ有界，记作
cl∈[clmin,clmax] (14)
σ∈[-σmax,σmax],σmax＞0 (15)
步骤二：识别飞行器的运动行为；
步骤三：根据运动行为识别的结果，在模型集中选择用于航迹估计的模型；
步骤四：构建融合滤波算法，使用选择的模型估计飞行器的航迹。
2.根据权利要求1所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：建立步骤一所述的飞行器准平衡滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器准平衡滑翔的三个特征参数为：
λQEG1＝clcosσ (16)
Figure FDA0003837182480000031
Figure FDA0003837182480000032
将式(14)，(15)代入式(16)，(17)，得到λQEG1和λQEG2的范围为
λQEG1∈[clmin,clmaxcosσmax] (19)
Figure FDA0003837182480000033
将式(16)，(17)，(18)代入式(13)，得到飞行器准平衡滑翔的运动行为模型：
Figure FDA0003837182480000034
其中，Re＝6,378,135m为地球半径。
3.根据权利要求2所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：建立步骤一所述的飞行器跳跃滑翔的运动行为模型的具体过程为：
定义飞行器跳跃滑翔的三个特征参数为
λSG1＝clcosσ (22)
λSG2＝cl (23)
Figure FDA0003837182480000035
将式(14)，(15)代入式(22)，(23)，得到λSG1和λSG2的范围为
λSG1∈[clmin,clmaxcosσmax] (25)
λSG2∈[clmin,clmax] (26)
将式(22)，(23)，(24)代入式(13)，得到飞行器跳跃滑翔的运动行为模型：
Figure FDA0003837182480000041
4.根据权利要求3所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：构造步骤一所述的运动行为模型集的具体过程为：
定义目标运动行为模型的标记为
Figure FDA0003837182480000042
其中，I表示运动行为模型集，i表示模型集中的模型i；
Figure FDA0003837182480000043
是飞行器航迹类型的标记，定义为：
Figure FDA0003837182480000044
Figure FDA0003837182480000045
和
Figure FDA0003837182480000046
在飞行器准平衡滑翔时是特征参数λQEG1和λQEG2的标记；在飞行器跳跃滑翔时是特征参数λSG1和λSG2的标记；
Figure FDA0003837182480000047
为飞行器侧向运动方向的标记，定义为
Figure FDA0003837182480000048
其中，
Figure FDA0003837182480000049
完成对飞行器的运动行为模型集I的定义，飞行器任意时刻的运动行为均可由模型集I中的某个模型i表示。
5.根据权利要求4所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：步骤二所述的识别飞行器的运动行为的具体过程为：对量测数据进行预处理，识别飞行器运动行为标签，计算目标每种运动行为的概率；
其中，对量测数据进行预处理的具体算法如下：
当前的量测数据zk＝[rk,θk,φk]T，初始化信息
Figure FDA0003837182480000051
预处理后的量测数据
Figure FDA0003837182480000052
分别为预处理后k时刻飞行器的高度，高度变化量，经度变化量，纬度变化量，速度，航迹偏角和两个构造所得的特征参数；
步骤1、使用卡尔曼滤波对量测数据进行降噪，过程如下：
1)、
Figure FDA0003837182480000053
其中Tr，Tθ，Tφ分别为r，θ，φ的时间常数；
2)、Pk|k-1＝FPk-1|k-1FT+Q，
Figure FDA0003837182480000054
其中Q为过程噪声的协方差阵；
3)、Sk＝Pk|k-1+R，其中R为量测噪声的协方差阵；
4)、
Figure FDA0003837182480000055
5)、
Figure FDA0003837182480000056
Z上边的符号表示降噪，
6)、Pk|k＝(I-Kk)Pk|k-1；
步骤2：差分获得量测数据的变化率
7)、
Figure FDA0003837182480000057
Δzk＝[Δrk,Δθk,Δφk]T，tstep为步长；
步骤3：构造其他识别所需的参数
Figure FDA0003837182480000058
其中Re为地球半径
Δh＝Δr，高度变化量就是飞行器与地心距离的变化量
Figure FDA0003837182480000059
Figure FDA00038371824800000510
Figure FDA00038371824800000511
β表示大气密度参数，
κ2,k＝Δhkvk
步骤4：构造识别所使用的输入，
Figure FDA0003837182480000061
6.根据权利要求5所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：在步骤二的识别运动行为过程中，识别飞行器运动行为标签、计算目标每种运动行为的概率的过程为：
使用一种分层识别的方案，设计6个循环神经网络，对式(28)所示的4个飞行器航迹的标记分别进行识别：首先识别飞行器航迹类型的标记Lt和侧向机动方向的标记L3,然后根据Lt的识别结果，使用相应的循环神经网络识别标签L1和L2；识别的过程的数学表示如下
Figure FDA0003837182480000062
P表示概率 (31)
Figure FDA0003837182480000063
Figure FDA0003837182480000064
Figure FDA0003837182480000065
其中，
Figure FDA0003837182480000066
表示预处理后的量测序列
Figure FDA0003837182480000067
N为序列长度，RNN表示循环神经网络，其下标表示所识别的标记，每一个循环神经网络由一个全连接层，两个长短期记忆网络层和一个Softmax层构成，输入为表示预处理后的量测序列
Figure FDA0003837182480000068
输出每一个标签对应的概率；
然后根据式(31)(32)(33)(34)所示网络的识别结果计算每种目标运动行为的概率：
Figure FDA0003837182480000069
如此，即可得到k时刻飞行器的运动行为是运动模型集I中每种运动行为的概率。
7.根据权利要求6所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：步骤三所述的选择用于航迹估计的模型的具体过程为：
根据实际实施时的精度与计算量需求，依照下面四种策略之一选取航迹估计中所使用的模型：
(1)全部：不进行模型选择，使用模型集中的全部模型估计航迹；
(2)最大概率：选择概率最大的目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(3)Top-N：选择概率最大的N个目标运动行为所对应的模型用于航迹估计；
(4)累积概率密度：逐个选择概率最大的目标运动行为所对应的模型，直到其累计概率大于设计的阈值，并将这些模型用于航迹估计；
在时刻k，所选择的模型构成的集合为目标运动行为模型集I的子集，记作Is,k。
8.根据权利要求7所述的高速滑翔飞行器的运动行为识别与航迹估计方法，其特征在于：步骤四所述的使用选择的模型估计飞行器的航迹的具体算法为基于模型选择的融合滤波航迹估计算法，所述算法的输入为：当前的量测数据zk＝[rk,θk,φk]T，当前选择的模型集Is,k，初始化信息
Figure FDA0003837182480000071
所述算法的输出为：飞行器航迹信息估计值
Figure FDA0003837182480000072
Pk|k；
其过程为：
步骤1：使用扩展卡尔曼滤波，对模型集Is,k中每个模型进行估计
1)、模型i是模型集Is,k中的模型，
2)、
Figure FDA0003837182480000073
x为飞行器航迹信息向量，x＝[r,θ,φ,v,γ,ψ]T
3)、
Figure FDA0003837182480000074
Figure FDA0003837182480000075
是运动行为i的运动行为模型f在k-1时刻的偏导数，
4)、
Figure FDA0003837182480000076
Figure FDA0003837182480000077
是运动行为i的运动行为模型；
5)、
Figure FDA0003837182480000078
6)、
Figure FDA0003837182480000079
7)、
Figure FDA00038371824800000710
8)、
Figure FDA00038371824800000711
9)、
Figure FDA00038371824800000712
10)、结束；
步骤2：对各模型的估计结果进行加权融合，得到飞行器航迹信息估计值
11)、
Figure FDA0003837182480000081
Figure FDA0003837182480000082
表示在k时刻，被选择的运动行为模型集Is,k中运动行为i的归一化权值；
12)、
Figure FDA0003837182480000083
13)、
Figure FDA0003837182480000084
Figure FDA0003837182480000085
和Pk|k为加权融合算法，即根据每一个滤波器所估计的x和P计算出融合后的x和P；
14)、返回
Figure FDA0003837182480000086
即为当前时刻k估计所得的飞行器航迹信息。
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