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题名双机协同交叉定位的三维航迹规划
被引量:4
- 1
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作者
樊皓
姜家财
孙学
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机构
中国西南电子技术研究所
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第1期26-28,32,共4页
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文摘
面向双机协同交叉定位任务,以提高测向定位精度为目的,解决无人机的航迹规划问题。通过分析双机交叉定位的圆概率误差和无人机的动力学约束,建立双机交叉定位的三维航迹规划模型,引入带约束条件的粒子群优化算法,动态规划无人机的航迹,以持续提高测向定位精度,实现无人机的自动化控制。仿真结果表明:粒子群优化算法能有效规划出无人机的航迹,持续提高测向定位精度,算法时效性高,有一定的实际应用价值。
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关键词
交叉定位
航迹规划
圆概率误差
粒子群优化算法
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Keywords
cross positioning
path planning
circular probability error(CPE)
PSO algorithm
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分类号
TN971
[电子电信—信号与信息处理]
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题名机载传感器管理中信息引导雷达搜索空域研究
被引量:2
- 2
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作者
樊皓
陈东
姜家财
孙学
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机构
中国西南电子技术研究所
陆军装备部驻成都地区航空军事代表室
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2021年第2期65-68,共4页
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基金
“十三五”装备预先研究项目(41413040201)
“十三五”陆航装备预先研究项目(30104010304)。
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文摘
当前机载传感器管理中,信息引导雷达搜索的空域规划问题由信息误差和经验公式确定,雷达搜索空域较大,使信息引导失去意义。根据雷达搜索空域规划的基本原则,结合目标高斯分布的假设和目标截获概率的推导,建立信息引导雷达空域搜索模型。模型以最小化搜索空域为目标,同时满足目标截获概率和雷达的探测约束,实现对不同截获概率需求的搜索空域规划。引入带约束条件的粒子群优化算法对模型进行求解,仿真结果证明了模型的有效性,并与传统方法、遗传算法和人工鱼群算法进行了对比。
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关键词
传感器管理
雷达搜索
信息引导
空域规划
粒子群优化算法
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Keywords
sensor management
radar searching
information guidance
airspace planning
PSO
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分类号
TN959
[电子电信—信号与信息处理]
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题名四元数在二维波达方向估计中的应用
被引量:1
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作者
姜家财
魏平
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机构
电子科技大学电子工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第5期581-586,共6页
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基金
国家自然科学基金(11176005)资助课题
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文摘
基于四元数,本文提出了一种针对双平行阵的二维波达方向估计方法。与复数不同,四元数是一种维数更高的多元数代数。利用四元数代数理论,波达方向估计问题可以以高维的角度来求解。本文将四元数的概念引入到双平行阵接收模型中,建立了双平行阵的四元数接收模型。所提算法利用四元数的不同基之间的共同特性,对四元数子空间与信号方向矢量的正交关系进行解耦,得到仅含方位角信息的方向矢量与四元数子空间的正交表达式,并通过一维搜索估计出方位角。根据得到的方位角,算法进一步估计得到信源的俯仰角。仿真实验验证了本文所提算法的有效性。
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关键词
四元数
双平行阵
俯仰角估计
方位角估计
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Keywords
Quaternion
two parallel uniform linear arrays
elevation angle estimation
azimuth angle estimation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于无模型强化学习的雷达波束多阶段管理方法
- 4
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作者
马智杰
王远航
姜家财
张天贤
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机构
电子科技大学信息与通信工程学院
中国电子科技集团公司第十研究所
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022年第11期44-50,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61971109)
国防科技创新特区支持项目(重点项目)
中央高校基本科研业务费资助项目(ZYGX2018J009)。
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文摘
火控雷达(FCR)工作时常常面临转发式干扰的挑战,考虑二者间多阶段对抗场景,针对未知环境模型下雷达波束多阶段管理问题,提出了一种基于无模型强化学习的波束驻留时间优化方法。首先,建立了未知环境模型下的马尔可夫决策过程,用于多阶段波束驻留时间优化,为了评价雷达探测的性能,以FCR对目标锁定时间的期望为评价标准;然后,为克服未知环境模型的挑战,提出了一种面向多阶段波束驻留时间优化的强化学习框架,并在此基础上提出了一种基于Q学习的驻留时间优化方法;最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性。
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关键词
雷达波束管理
多阶段驻留时间优化
未知环境模型
Q学习
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Keywords
radar beam management
multi-stage dwell time optimization
unknown environment model
Q-learning
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分类号
TN972
[电子电信—信号与信息处理]
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