CN114650089B - 飞行器定位跟踪处理方法、装置及定位跟踪*** - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种飞行器定位跟踪处理方法、装置及定位跟踪***。该飞行器定位跟踪处理方法包括:获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器。本申请提供的方案,能够提高跟踪的稳定性和可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及飞行器技术领域,尤其涉及一种飞行器定位跟踪处理方法、装置及定位跟踪***。
背景技术
近年来,无人飞行器技术得到迅速发展。以无人机为例,在航拍领域,无人机航拍成为热门,而自动跟踪***在拍摄、定位方面应用也非常广泛,但是主要限制在视距范围内的拍摄,此外受天气、周边环境遮挡等影响也比较大,容易跟丢。在通信领域,移动目标之间的相互通信、移动目标与静止目标之间的通信都依赖于自动跟踪技术,例如利用卫星天线自动跟踪***,地面的移动目标对准卫星实现地面和卫星之间的实时通信。
上述应用中,大多需要在飞行器与地面站之间传输大量的实时数据,数据收发准确性及收发机的抗干扰能力很重要,但是由于天线与跟踪目标的对准始终存在一定的误差,在严重的情况下容易跟丢目标,造成严重后果。
因此,相关技术的定位跟踪处理方法,跟踪的稳定性和可靠性有待提高。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题,本申请提供一种飞行器定位跟踪处理方法、装置及定位跟踪***,能够提高跟踪的稳定性和可靠性。
本申请第一方面提供一种飞行器定位跟踪处理方法,包括:
获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;
控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器。
在一实施方式中,所述通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据,包括:
通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
在一实施方式中,所述通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角,包括:
将所述飞行器确定为跟踪目标;
根据所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据建立飞行器的状态方程和观测方程;
对所述状态方程和观测方程利用卡尔曼滤波算法预测所述飞行器的下一位置;
以所述飞行器的下一位置为中心,建立候选区域;
利用所述文化遗传算法对所述候选区域进行搜索匹配,得到所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置;
根据所述飞行器的优选中心位置,确定地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
在一实施方式中,所述以所述飞行器的下一位置为中心,建立候选区域,包括:
以所述飞行器的下一位置为中心,对该中心设置扰动变量后建立候选区域,将所述候选区域作为文化遗传算法的准群空间大小;
所述利用所述文化遗传算法对所述候选区域进行搜索匹配,得到所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置,包括:
以所述飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差作为所述文化遗传算法的适应度函数,以所述候选区域的中心坐标作为参数进行遗传编码,利用所述文化遗传算法进行匹配搜索,在所述文化遗传算法的循环次数内,将每循环所述适应度函数值最小时确定的位置为优选位置,直到循环结束时所确定的位置作为所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置。
在一实施方式中,所述获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,包括:
获取地面端的交换机从通信收发单元接收的飞行器的信息数据,其中所述通信收发单元通过定向天线接收飞行器发送的信息数据。
在一实施方式中,所述获取地面端定位数据,包括:
获取由地面端的本地信息采样模块采集的地面端定位数据。
在一实施方式中,所述控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器,包括:
通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使所述定向天线转动后对向所述飞行器。
在一实施方式中,所述飞行器发送的信息数据是由飞行器的交换机汇总编解码单元和飞行控制单元的信息数据后,通过飞行器的通信收发单元向所述地面端发送;
其中所述飞行器定位数据由飞行器的飞行信息采样模块发送给所述飞行控制单元。
本申请第二方面提供一种飞行器定位跟踪处理装置,包括:
获取模块,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
运算模块,用于通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述获取模块获取的所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;
控制模块,用于控制所述定向天线按照所述运算模块得到的待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器。
在一实施方式中,所述运算模块通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述获取模块获取的所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
本申请第三方面提供一种飞行器定位跟踪处理***,包括:
地面端,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器;
飞行器,用于向所述地面端发送信息数据。
在一实施方式中,所述地面端包括:
本地信息采样模块,用于采集地面端定位数据;
定向天线,用于接收飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
中心控制单元,用于获取所述本地信息采样模块采集的地面端定位数据和获取所述定向天线接收的飞行器发送的信息数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角;通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角执行转动;
转台***,用于接收所述中心控制单元的控制指令并按照所述定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使所述定向天线转动后对向所述飞行器。
在一实施方式中,所述地面端还包括:
通信收发单元,用于通过所述定向天线接收飞行器发送的信息数据,发送给交换机;
交换机,用于从所述通信收发单元接收飞行器的信息数据;
地面控制站,用于接收所述中心控制单元发送的信息。
在一实施方式中,所述飞行器包括:
编解码单元,用于对摄像设备拍摄的数据进行编解码后发送给交换机;
飞行控制单元,用于接收飞行信息采样模块采集的飞行器定位数据后发送给交换机;
交换机,用于汇总所述编解码单元和飞行控制单元发送的信息数据后,发送给通信收发单元;
通信收发单元,用于向所述地面端发送信息数据;
飞行信息采样模块,用于采集飞行器定位数据。
本申请第四方面提供一种电子设备,包括:处理器;以及
存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被所述处理器执行时,使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第五方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本申请方案所使用的跟踪算法,结合了至少两种设定算法对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;然后控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器。通过上述处理,一方面建立了地面端与远程的飞行器之间的通信链路,地面端可以获取飞行器发送的各种信息数据;另一方面,通过结合至少两种设定算法的跟踪算法可以控制实现飞行器的运动轨迹估计,减小跟踪误差,提高***定位精度和***整体性能,为飞行器的测控通信提供可靠的平台,从而能够提高跟踪的稳定性和可靠性。
进一步的,本申请方案可以通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。文化遗传算法是改进的遗传算法,具有很强的鲁棒性及全局优化特性;卡尔曼滤波算法可以用来对被跟踪目标运动状态进行预测,可以减少搜索区域的大小,提高跟踪的实时性和稳定性。跟踪算法结合了两种算法,可以综合利用两种算法的各自优点,使得跟踪算法具有较好的实时性和鲁棒性,减小了跟踪误差,提高***抗干扰能力,提高跟踪稳定性,避免跟丢跟踪目标。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述,本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本申请示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理方法的流程示意图;
图2是本申请另一实施例示出的飞行器定位跟踪处理方法的流程示意图;
图3是本申请实施例示出的利用跟踪算法进行运算处理的过程示意图;
图4是本申请实施例示出的应用飞行器定位跟踪处理方法的地面端框架示意图;
图5是本申请实施例示出的应用飞行器定位跟踪处理方法的飞行器端框架示意图;
图6是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***的结构示意图;
图7是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***中地面端的结构示意图;
图8是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理装置的结构示意图;
图9是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***中飞行器的结构示意图;
图10是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整,并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理方法的流程示意图。
参见图1,该方法包括:
在S101中,获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中信息数据包括飞行器定位数据。
其中,可以获取地面端的交换机从通信收发单元接收的飞行器的信息数据,其中通信收发单元通过定向天线接收飞行器发送的信息数据。飞行器发送的信息数据是由飞行器的交换机汇总编解码单元和飞行控制单元的信息数据后,通过飞行器的通信收发单元向地面端发送。
其中飞行器定位数据由飞行器的飞行信息采样模块发送给飞行控制单元。
其中,可以获取由地面端的本地信息采样模块采集的地面端定位数据。
在S102中,通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据。
该步骤可以通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
例如,可以将飞行器确定为跟踪目标;根据飞行器定位数据和地面端定位数据建立飞行器的状态方程和观测方程;对状态方程和观测方程利用卡尔曼滤波算法预测飞行器的下一位置;以飞行器的下一位置为中心,建立候选区域;利用文化遗传算法对候选区域进行搜索匹配,得到飞行器在候选区域的优选中心位置;根据飞行器的优选中心位置,确定地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
在S103中,控制定向天线按照待转动数据转动,以使定向天线对向飞行器。
该步骤可以通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使定向天线转动后对向飞行器。
从该实施例可以看出,本申请实施例方案所使用的跟踪算法,结合了至少两种设定算法对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;然后控制定向天线按照待转动数据转动,以使定向天线对向飞行器。通过上述处理,一方面建立了地面端与远程的飞行器之间的通信链路,地面端可以获取飞行器发送的各种信息数据;另一方面,通过结合至少两种设定算法的跟踪算法可以控制实现飞行器的运动轨迹估计,减小跟踪误差,提高***定位精度和***整体性能,为飞行器的测控通信提供可靠的平台,从而能够提高跟踪的稳定性和可靠性。
图2是本申请另一实施例示出的飞行器定位跟踪处理方法的流程示意图。
本申请实施例的飞行器定位跟踪处理方法,一方面可以建立地面端与远程飞行器之间的通信链路,获取远程飞行器上的图像,语音,数据等信息,并且实时地对空通信;另一方面可以通过算法控制实现运动轨迹估计,减小跟踪误差,提高***定位精度,提高***整体性能,为飞行器测控通信提供可靠的平台。
参见图2,该方法包括:
在S201中,获取地面端的交换机从通信收发单元接收的飞行器的信息数据,其中信息数据包括飞行器定位数据。
本申请实施例可以由地面端和飞行器组成飞行器定位跟踪处理***。地面端的框架可以参见图4所示,飞行器端的框架可以参见图5所示。
其中,地面端包括定向天线(例如高增益抛物面天线)、通信收发单元、交换机、无线接入模块、转台***(例如三轴转台***,其中包括俯仰X轴、横滚Y轴、偏航Z轴)、中心控制单元、本地信息采样模块(其中包括GPS(Global Positioning System,全球定位***)、电子罗盘等)、地面控制站等。
其中,飞行器端包括摄像设备、编解码单元(例如HDMI(High DefinitionMultimedia Interface,高清多媒体接口)编解码单元)、通信收发单元、转换单元(例如串口/485转换单元)、交换机、飞行控制单元、飞行信息采样模块(其中包括GPS、电子罗盘、旋翼电机等)。
在飞行器端,摄像设备拍摄的图像信息通过HDMI编解码单元进行编解码后传输到交换机。飞行信息采样模块中的GPS所采集的飞行器的经纬度和海拔信息,以及电子罗盘所采集的方位信息,传输到飞行控制单元进行处理,在经过串口/485转换单元进行转换处理后进入交换机。交换机汇合不同信息后,发送给通信收发单元进行解调,然后通过天线向外发送,例如以电磁波的形式向四周传输。
地面端通过定向天线(例如高增益抛物面天线)接收飞行器端传输来的各种信息数据,后续可以通过地面端的通信收发单元进行解调后传输到地面端的交换机进行分发,由交换机分发到无线接入模块和中心控制单元进行处理。其中,通过无线接入模块可实现室内室外灵活接入访问相关数据。
在S202中,获取由地面端的本地信息采样模块采集的地面端定位数据。
地面端的本地信息采样模块采集地面端定位数据后,发送给中心控制单元。例如,本地信息采样模块中的GPS所采集的地面端的本地经纬度和海拔信息,以及电子罗盘所采集的本地方位信息,传输到中心控制单元进行处理。
在S203中,通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
飞行器的位置信息(经纬度、海拔等)和本地的位置信息一同进入地面端的中心控制单元。中心控制单元从交换机和本地信息采样模块输入的信息数据中,提取当前飞行器的经度、纬度、海拔等信息,同时提取本地经纬度、海拔等信息,通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,使用飞行器与地面端的两组GPS数据计算出地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角,也即通过跟踪算法对两组位置信息进行计算获得定向天线需要转动的角度,包括需要转动的方位角和俯仰角。
其中,文化遗传算法是改进的遗传算法,是一种应用非常广泛的寻优方法,具有很强的鲁棒性及全局优化特性,在图像分割、智能控制、天线优化、导弹目标分配等方面已经得到很好的应用。卡尔曼滤波算法通常用来对被跟踪目标运动状态进行预测,可以减少搜索区域的大小,提高跟踪的实时性和稳定性。本申请实施例结合上述两种算法的跟踪算法具有较好的实时性和鲁棒性,减小了跟踪误差,提高***抗干扰能力和鲁棒性。
参见图3,本申请实施例通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理的过程包括:
S2031、将飞行器确定为跟踪目标。
S2032、根据飞行器定位数据和地面端定位数据建立飞行器的状态方程和观测方程。
该步骤进行***建模,例如可以根据动态***的特点借鉴CA(ConstantAcceleration,匀加速模型),并根据飞行器定位数据和地面端定位数据,建立飞行器控制***中测量参数与时间的***状态方程和观测方程。观测方程是在观测值和待估参数之间建立的函数关系式。其中***状态方程和观测方程可以利用相关技术来建立,本申请实施例不加以限定。
S2033、对状态方程和观测方程利用卡尔曼滤波算法预测飞行器的下一位置。
该步骤可以利用卡尔曼滤波算法预测得到飞行器的下一位置(X0,Y0,Z0),也即利用卡尔曼滤波算法预测飞行器在下一方位中可能出现的位置。其中,包括进行状态预测、方差预测、卡尔曼增益、状态更新、协方差更新等处理过程,这些处理过程可以采用相关技术中卡尔曼滤波算法的处理过程,本申请实施例不加以限定。
S2034、以飞行器的下一位置为中心,建立候选区域。
该步骤根据进行卡尔曼滤波后的位置信息确定飞行器的搜索空间,也即建立候选区域。例如,以得到的飞行器的下一位置为中心,对该中心设置扰动变量后建立候选区域,将候选区域作为文化遗传算法的准群空间大小。
该步骤以进行一次卡尔曼滤波算法后的位置(X0,Y0,Z0)为中心,通过一个扰动变量(a,b,c)确定三个变量的搜索范围(X0±a,Y0±a,Z0±a)也即文化遗传算法准群空间大小,建立搜索的候选区域。
S2035、判断飞行器在候选区域是否消失,如果是,进入S2037结束搜索和结束跟踪任务,如果否,进入S2036。
S2036、利用文化遗传算法对候选区域进行搜索匹配,得到飞行器在候选区域的优选中心位置;返回步骤S2033继续进行下一位置的预测。
该步骤以飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差作为文化遗传算法的适应度函数,以候选区域的中心坐标作为参数进行遗传编码,利用文化遗传算法进行匹配搜索,在文化遗传算法的循环次数内,将每循环所述适应度函数值最小时确定的位置为优选位置,直到循环结束时所确定的位置作为飞行器在候选区域的优选中心位置。
该步骤通过文化遗传算法优化后,得到一次最优位置(X1,Y1,Z1)。其中X1为X0±a中的一个值,Y1为X0±a中的一个值,Z1为X0±a中的一个值。将最优位置(X1,Y1,Z1)又以新的初值返回S2033,重新进入飞行器跟踪算法的循环中,如此反复,直到达到循环次数终止。最后所确定的位置作为飞行器在候选区域的优选中心位置。
其中,在文化遗传算法中,以飞行器(跟踪目标)的位置误差、速度误差、加速度误差作为文化遗传算法的适应度函数;以候选目标中心坐标(X0±a,Y0±a,Z0±a)作为参数进行遗传编码,利用文化遗传算法进行匹配搜索。在文化遗传算法循环次数内,每循环适应度函数值最小时确定输入的位置为最优位置,直到循环结束算法收敛确定的结果作为最佳候选区域中心位置。同时,以该位置作为观测值,继续进行下一位置预测。
关于文化遗传算法的处理流程,一般包括:
1)初始化种群空间。在规定范围内随机产生一个NxM维实数向量的初始种群个体。其中N指设定的种群中的个体数量,M指变量的个数。
2)通过具体问题的需要,设定合适的适应度函数并计算适应度函数的值,对种群中的每一个个体进行评估,按预先规则选择出符合条件的个体。
其中,适应度函数可以为位置误差、速度误差、加速度误差三者的误差和或其中两个的误差和,每个变量(位置、速度、加速度)的误差为算法优化后的估计值与真实值的差,真实值为实际计算的值,估计值为算法优化的最终值(其中含有噪声),一次循环结束误差最小时对应的位置为最优位置。
3)依据设定的变量取值范围以及初始种群空间中的个体及其适应度值,按照文化算法信仰空间结构要求,产生初始信仰空间。
4)根据新的文化算法的影响函数,对种群空间中上一次的遗传操作中产生的最优个体进行变异操作,生成N个对应的子代个体,参与下一代遗传进化。
5)进行基本遗传算法的交叉操作、变异操作,产生相应的优秀个体。
6)设定接受函数,并按一定的更新规则来刷新信仰空间中的知识。
7)如果不满足终止条件,则算法返回到3)继续运行,反之,则算法结束运行。
S2037、结束跟踪任务。
在S204中,通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使定向天线转动后对向飞行器。
地面端的中心控制单元,发出控制指令,通过控制指令控制地面端的转台***调整定向天线的方位角和俯仰角,使其对准飞行器。例如,通过调整俯仰轴和横滚轴实现调整定向天线的方位角和俯仰角,使得定向天线的指向对准飞行器。
中心控制单元在控制天线转动的同时,将接收到的数据、图像、语音等信息通过有线或无线方式发送到地面控制站,保持正常通信。也就是说,通过中心控制单元的处理后,数据、图像等信息传输到地面控制站,可以实现实时监控,及时了解飞行器及周边环境状态。
综上所描述,相关技术在通信链路***运行的整个过程中,由于城市建筑物等对GPS信号遮挡、飞行器机动飞行等因素,使得定位跟踪***发生抖动,这样可能造成跟丢目标。本申请实施例提出一种基于文化遗传算法与卡尔曼滤波算法相结合的目标跟踪方法,利用两种算法的优越性能,根据跟踪目标的运动特性,利用卡尔曼滤波算法预测飞行器在下一方位中可能出现的位置,以该位置为中心,建立搜索的候选的区域,然后采用文化遗传算法对候选区域进行搜索匹配,以跟踪目标的位置误差、速度误差、加速度误差作为文化遗传算法的适应度函数,以候选目标中心坐标作为参数进行遗传编码,利用文化遗传算法进行匹配搜索,最终获得最佳候选区域中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一位置预测。因此,本申请实施例的目标跟踪算法,具有较好的实时性和鲁棒性,减小了跟踪误差,提高***抗干扰能力,提高跟踪稳定性,避免跟丢。
需说明的是,本申请实施例提供的飞行器定位跟踪处理***还可以进行扩展组网设计,这种通信链路网络可以看做一个整体,在多个不同区域继续组网,实现自动跟踪通信链路云,例如可以实现海陆空全方位的跟踪,区域协同跟踪等,包括但不限于无人机、载人飞行器、飞行汽车的跟踪等,各链路之间互为备份。也就是说,定位跟踪处理***可以设计为模块化,作为一个集成整体。定位跟踪处理***通过协议加密设计为AB配套型,可以具有专用性能,例如只在A型和B型之间进行收发,不是广播发送或接收,通信***专用性能提高。
还需说明的是,本申请实施例的跟踪算法中可以使用文化遗传算法但不限于此算法,还可以进行改进,例如在遗传算法中加入改进算子,还可以继续加入模糊处理机制或与BP神经网络结合,进一步提高算法在搜索空间中的寻优能力,让预测目标位置跟接近真实位置,提高跟踪精度。
与前述应用功能实现方法实施例相对应,本申请还提供了一种飞行器定位跟踪处理装置、飞行器定位跟踪处理***、地面端、飞行器、电子设备及相应的实施例。
图6是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***的结构示意图。
参见图6,本申请提供的一种飞行器定位跟踪处理***50,包括:地面端51、飞行器52。
地面端51,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器52发送的信息数据,其中信息数据包括飞行器定位数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端51的定向天线的待转动数据;控制定向天线按照待转动数据转动,以使定向天线对向飞行器52;
飞行器52,用于向地面端51发送信息数据。
图7是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***中地面端的结构示意图。
参见图7,本申请飞行器定位跟踪处理***中的地面端51包括:本地信息采样模块511、定向天线512、中心控制单元513、转台***514、通信收发单元515、交换机516、地面控制站517、无线接入模块518。
本地信息采样模块511,用于采集地面端定位数据;
定向天线512,用于接收飞行器发送的信息数据,其中信息数据包括飞行器定位数据;
中心控制单元513,用于获取本地信息采样模块511采集的地面端定位数据和获取定向天线512接收的飞行器发送的信息数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线512的待转动的方位角和俯仰角;通过控制指令控制地面端的转台***514按照定向天线512的待转动的方位角和俯仰角执行转动;
转台***514,用于接收中心控制单元513的控制指令并按照定向天线512的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使定向天线512转动后对向飞行器。
其中,通信收发单元515,用于通过定向天线512接收飞行器发送的信息数据,发送给交换机516;
交换机516,用于从通信收发单元515接收飞行器的信息数据;
地面控制站517,用于接收中心控制单元513发送的信息。
无线接入模块518,用于实现室内室外灵活接入访问相关数据。
地面端通过定向天线512(例如高增益抛物面天线)接收飞行器端传输来的各种信息数据,通过地面端的通信收发单元515进行解调后传输到地面端的交换机516进行分发,由交换机516分发到无线接入模块518和中心控制单元513进行处理。其中,通过无线接入模块518可实现室内室外灵活接入访问相关数据。
地面端的本地信息采样模块511采集地面端定位数据后,发送给中心控制单元513。例如,本地信息采样模块511中的GPS所采集的地面端的本地经纬度和海拔信息,以及电子罗盘所采集的本地方位信息,传输到中心控制单元513进行处理。
中心控制单元513从交换机516和本地信息采样模块511输入的信息数据中,提取当前飞行器的经度、纬度、海拔等信息,同时提取本地经纬度、海拔等信息,通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,使用飞行器与地面端的两组GPS数据计算出地面端的定向天线512的待转动的方位角和俯仰角,也即通过跟踪算法对两组位置信息进行计算获得定向天线512需要转动的角度,包括需要转动的方位角和俯仰角。
图8是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理装置的结构示意图。
参见图8,本申请实施例提供的一种飞行器定位跟踪处理装置70,包括:获取模块71、运算模块72、控制模块73。该飞行器定位跟踪处理装置70可以是地面端的中心控制单元。
获取模块71,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中信息数据包括飞行器定位数据。获取模块71可以获取地面端的交换机从通信收发单元接收的飞行器的信息数据,其中通信收发单元通过定向天线接收飞行器发送的信息数据。飞行器发送的信息数据是由飞行器的交换机汇总编解码单元和飞行控制单元的信息数据后,通过飞行器的通信收发单元向地面端发送。获取模块71可以获取由地面端的本地信息采样模块采集的地面端定位数据。
运算模块72,用于通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对获取模块71获取的飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据。运算模块72可以通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对飞行器定位数据和地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。例如,运算模块72可以将飞行器确定为跟踪目标;根据飞行器定位数据和地面端定位数据建立飞行器的状态方程和观测方程;对状态方程和观测方程利用卡尔曼滤波算法预测飞行器的下一位置;以飞行器的下一位置为中心,建立候选区域;利用文化遗传算法对候选区域进行搜索匹配,得到飞行器在候选区域的优选中心位置;根据飞行器的优选中心位置,确定地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
控制模块73,用于控制定向天线按照运算模块得到的待转动数据转动,以使定向天线对向飞行器。控制模块73可以通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使定向天线转动后对向飞行器。
图9是本申请实施例示出的飞行器定位跟踪处理***中飞行器的结构示意图。
参见图9,本申请飞行器定位跟踪处理***中的飞行器52包括:编解码单元521、飞行控制单元522、交换机523、通信收发单元524、飞行信息采样模块525、摄像设备526、转换单元527。
编解码单元521,用于对摄像设备526拍摄的数据进行编解码后发送给交换机523;
飞行控制单元522,用于接收飞行信息采样模块525采集的飞行器定位数据后发送给交换机523;
交换机523,用于汇总编解码单元521和飞行控制单元522发送的信息数据后,发送给通信收发单元524;
通信收发单元524,用于向地面端发送信息数据。例如,通过天线向地面端发送信息数据。
飞行信息采样模块525,用于采集飞行器定位数据。
在飞行器端,摄像设备526拍摄的图像信息通过编解码单元521进行编解码后传输到交换机523。飞行信息采样模块525中的GPS所采集的飞行器的经纬度和海拔信息,以及电子罗盘所采集的方位信息,传输到飞行控制单元522进行处理,在经过转换单元527进行转换处理后进入交换机523。交换机523汇合不同信息后,发送给通信收发单元524进行解调,然后通过天线向外发送,例如以电磁波的形式向四周传输。
通过上述实施例可以发现,本申请所提供的飞行器定位跟踪处理***和飞行器定位跟踪处理装置,使用了新的跟踪算法,结合了至少两种设定算法对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;然后控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器。通过上述处理,一方面建立了地面端与远程的飞行器之间的通信链路,地面端可以获取飞行器发送的各种信息数据;另一方面,通过结合至少两种设定算法的跟踪算法可以控制实现飞行器的运动轨迹估计,减小跟踪误差,提高***定位精度和***整体性能,为飞行器的测控通信提供可靠的平台,从而能够提高跟踪的稳定性和可靠性。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不再做详细阐述说明。
图10是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
参见图10,电子设备1000包括存储器1010和处理器1020。
处理器1020可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器1010可以包括各种类型的存储单元,例如***内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中,ROM可以存储处理器1020或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中,永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中,永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。***内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备,例如动态随机访问内存。***内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外,存储器1010可以包括任意计算机可读存储媒介的组合,包括各种类型的半导体存储芯片(例如DRAM,SRAM,SDRAM,闪存,可编程只读存储器),磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中,存储器1010可以包括可读和/或写的可移除的存储设备,例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM,双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等)、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器1010上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器1020处理时,可以使处理器1020执行上文述及的方法中的部分或全部。
此外,根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者,本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码),当可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)被电子设备(或服务器等)的处理器执行时,使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (15)
1.一种飞行器定位跟踪处理方法,其特征在于,包括:
获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;
控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器;
所述至少两种设定算法包括卡尔曼滤波算法和文化遗传算法;
所述卡尔曼滤波算法用于依据所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据建立所述飞行器的候选区域;
所述文化遗传算法用于依据适应度函数对所述候选区域进行搜索匹配,得到地面端的定向天线的待转动数据,其中所述适应度函数为所述飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差中的至少两个误差的和。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据,包括:
通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角,包括:
将所述飞行器确定为跟踪目标;
根据所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据建立飞行器的状态方程和观测方程;
对所述状态方程和观测方程利用卡尔曼滤波算法预测所述飞行器的下一位置;
以所述飞行器的下一位置为中心,建立候选区域;
利用所述文化遗传算法对所述候选区域进行搜索匹配,得到所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置;
根据所述飞行器的优选中心位置,确定地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:
所述以所述飞行器的下一位置为中心,建立候选区域,包括:
以所述飞行器的下一位置为中心,对该中心设置扰动变量后建立候选区域,将所述候选区域作为文化遗传算法的准群空间大小;
所述利用所述文化遗传算法对所述候选区域进行搜索匹配,得到所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置,包括:
以所述飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差作为所述文化遗传算法的适应度函数,以所述候选区域的中心坐标作为参数进行遗传编码,利用所述文化遗传算法进行匹配搜索,在所述文化遗传算法的循环次数内,将每循环所述适应度函数值最小时确定的位置为优选位置,直到循环结束时所确定的位置作为所述飞行器在所述候选区域的优选中心位置。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,包括:
获取地面端的交换机从通信收发单元接收的飞行器的信息数据,其中所述通信收发单元通过定向天线接收飞行器发送的信息数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取地面端定位数据,包括:
获取由地面端的本地信息采样模块采集的地面端定位数据。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器,包括:
通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使所述定向天线转动后对向所述飞行器。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述飞行器发送的信息数据是由飞行器的交换机汇总编解码单元和飞行控制单元的信息数据后,通过飞行器的通信收发单元向所述地面端发送;
其中所述飞行器定位数据由飞行器的飞行信息采样模块发送给所述飞行控制单元。
9.一种飞行器定位跟踪处理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
运算模块,用于通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述获取模块获取的所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;
控制模块,用于控制所述定向天线按照所述运算模块得到的待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器;
所述至少两种设定算法包括卡尔曼滤波算法和文化遗传算法;
所述卡尔曼滤波算法用于依据所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据建立所述飞行器的候选区域;
所述文化遗传算法用于依据适应度函数对所述候选区域进行搜索匹配,得到地面端的定向天线的待转动数据,其中所述适应度函数为所述飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差中的至少两个误差的和。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于:
所述运算模块通过结合卡尔曼滤波算法和文化遗传算法的跟踪算法,对所述获取模块获取的所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角。
11.一种飞行器定位跟踪处理***,其特征在于,包括:
地面端,用于获取地面端定位数据和获取通过定向天线接收的飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动数据;控制所述定向天线按照所述待转动数据转动,以使所述定向天线对向所述飞行器;
飞行器,用于向所述地面端发送信息数据;
所述至少两种设定算法包括卡尔曼滤波算法和文化遗传算法;
所述卡尔曼滤波算法用于依据所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据建立所述飞行器的候选区域;
所述文化遗传算法用于依据适应度函数对所述候选区域进行搜索匹配,得到地面端的定向天线的待转动数据,其中所述适应度函数为所述飞行器的位置误差、速度误差、加速度误差中的至少两个误差的和。
12.根据权利要求11所述的***,其特征在于,所述地面端包括:
本地信息采样模块,用于采集地面端定位数据;
定向天线,用于接收飞行器发送的信息数据,其中所述信息数据包括飞行器定位数据;
中心控制单元,用于获取所述本地信息采样模块采集的地面端定位数据和获取所述定向天线接收的飞行器发送的信息数据;通过结合至少两种设定算法的跟踪算法,对所述飞行器定位数据和所述地面端定位数据进行运算处理,得到地面端的定向天线的待转动的方位角和俯仰角;通过控制指令控制地面端的转台***按照定向天线的待转动的方位角和俯仰角执行转动;
转台***,用于接收所述中心控制单元的控制指令并按照所述定向天线的待转动的方位角和俯仰角来调整俯仰轴和横滚轴,以使所述定向天线转动后对向所述飞行器。
13.根据权利要求12所述的***,其特征在于,所述地面端还包括:
通信收发单元,用于通过所述定向天线接收飞行器发送的信息数据,发送给交换机;
交换机,用于从所述通信收发单元接收飞行器的信息数据;
地面控制站,用于接收所述中心控制单元发送的信息。
14.根据权利要求11所述的***,其特征在于,所述飞行器包括:
编解码单元,用于对摄像设备拍摄的数据进行编解码后发送给交换机;
飞行控制单元,用于接收飞行信息采样模块采集的飞行器定位数据后发送给交换机;
交换机,用于汇总所述编解码单元和飞行控制单元发送的信息数据后,发送给通信收发单元;
通信收发单元,用于向所述地面端发送信息数据。
15.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115308813B (zh) * | 2022-10-10 | 2023-08-22 | 成都本原聚能科技有限公司 | 基于深度学习的双定向天线无人机侦测***及方法 |
CN116840824B (zh) * | 2023-09-01 | 2023-11-07 | 天府兴隆湖实验室 | 飞行器定位方法、装置及*** |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103926933A (zh) * | 2014-03-29 | 2014-07-16 | 北京航空航天大学 | 一种无人飞行器室内同时定位与环境建模方法 |
CN104932548A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-09-23 | 北京航空航天大学 | 一种无人机定向天线自跟踪***设计方法 |
WO2016054390A1 (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-07 | Intel Corporation | Methods and systems for vertical trajectory determination |
CN106299693A (zh) * | 2015-05-13 | 2017-01-04 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种自动控制跟踪天线的***及方法 |
CN109861001A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-06-07 | 深圳市多翼创新科技有限公司 | 天线控制***、地面控制终端及其方法 |
CN110972560B (zh) * | 2015-12-22 | 2019-08-09 | 中国航天科工飞航技术研究院 | 无人机超低空飞行高增益抛物面天线低仰角稳定跟踪方法 |
CN110716579A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-01-21 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 目标跟踪方法及无人飞行器 |
CN111114849A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 长沙天仪空间科技研究院有限公司 | 一种基于新型拓扑结构的卫星平台***及其集成方法 |
CN212658984U (zh) * | 2020-07-15 | 2021-03-05 | 普宙机器人科技(武汉)有限公司 | 一种地面天线跟踪***及飞行器实时方位追踪*** |
CN112525195A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于多目标遗传算法的飞行器航迹快速规划方法 |
CN113031660A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-25 | 中北大学 | 一种飞行器定向天线跟踪定位装置 |
CN113776527A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-10 | 中国民用航空飞行学院 | 一种民航飞机全时空的组合导航***和导航方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9660718B2 (en) * | 2015-05-13 | 2017-05-23 | Ubiqomm, LLC | Ground terminal and UAV beam pointing in an unmanned aerial vehicle (UAV) for network access |
-
2022
- 2022-03-15 CN CN202210253519.5A patent/CN114650089B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103926933A (zh) * | 2014-03-29 | 2014-07-16 | 北京航空航天大学 | 一种无人飞行器室内同时定位与环境建模方法 |
WO2016054390A1 (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-07 | Intel Corporation | Methods and systems for vertical trajectory determination |
CN106299693A (zh) * | 2015-05-13 | 2017-01-04 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种自动控制跟踪天线的***及方法 |
CN104932548A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-09-23 | 北京航空航天大学 | 一种无人机定向天线自跟踪***设计方法 |
CN110972560B (zh) * | 2015-12-22 | 2019-08-09 | 中国航天科工飞航技术研究院 | 无人机超低空飞行高增益抛物面天线低仰角稳定跟踪方法 |
CN109861001A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-06-07 | 深圳市多翼创新科技有限公司 | 天线控制***、地面控制终端及其方法 |
CN110716579A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-01-21 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 目标跟踪方法及无人飞行器 |
CN111114849A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 长沙天仪空间科技研究院有限公司 | 一种基于新型拓扑结构的卫星平台***及其集成方法 |
CN212658984U (zh) * | 2020-07-15 | 2021-03-05 | 普宙机器人科技(武汉)有限公司 | 一种地面天线跟踪***及飞行器实时方位追踪*** |
CN112525195A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于多目标遗传算法的飞行器航迹快速规划方法 |
CN113031660A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-25 | 中北大学 | 一种飞行器定向天线跟踪定位装置 |
CN113776527A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-10 | 中国民用航空飞行学院 | 一种民航飞机全时空的组合导航***和导航方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Increasing DGPS Navigation Accuracy using Kalman Filter Tuned by Genetic Algorithm;M .R.Mosavi等;《IJCSI International Journal of Computer Science Issues》;第8卷(第6期);全文 * |
一种基于遗传算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法;胡建华;《计算机应用》;第27卷(第4期);第916-918页 * |
基于改进卡尔曼滤波在车辆组合导航中的研究;张心怡;《机械与电子》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114650089A (zh) | 2022-06-21 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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