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无人机侦察多目标实时定位技术研究

蔡明兵 刘晶红 徐芳

蔡明兵, 刘晶红, 徐芳. 无人机侦察多目标实时定位技术研究[J]. 中国光学(中英文), 2018, 11(5): 812-821. doi: 10.3788/CO.20181105.0812
引用本文: 蔡明兵, 刘晶红, 徐芳. 无人机侦察多目标实时定位技术研究[J]. 中国光学(中英文), 2018, 11(5): 812-821. doi: 10.3788/CO.20181105.0812
CAI Ming-bing, LIU Jing-hong, XU Fang. Multi-targets real-time location technology for UAV reconnaissance[J]. Chinese Optics, 2018, 11(5): 812-821. doi: 10.3788/CO.20181105.0812
Citation: CAI Ming-bing, LIU Jing-hong, XU Fang. Multi-targets real-time location technology for UAV reconnaissance[J]. Chinese Optics, 2018, 11(5): 812-821. doi: 10.3788/CO.20181105.0812

无人机侦察多目标实时定位技术研究

基金项目: 

吉林省重大科技攻关项目 11ZDGG001

详细信息
    作者简介:

    蔡明兵(1990-), 男, 山东潍坊人, 硕士研究生, 主要从事导航定位方面的研究。E-mail:1617335036@qq.com

    刘晶红(1967—),女,吉林长春人,研究员,博士生导师,主要从事机载光电成像与测量技术方面的研究。E-mail:liu1577@126.com

  • 中图分类号: V279+

Multi-targets real-time location technology for UAV reconnaissance

Funds: 

Jilin Provincial Major Scientific Research Project of China 11ZDGG001

More Information
  • 摘要: 目标定位是无人机侦察系统中至关重要一步。为增强无人机侦察目标定位的实时性、提高定位精度及侦察效率,提出一种多目标实时定位的方法,建立主次目标定位几何关系及坐标转换模型,结合已知数据信息求取各目标大地坐标,并用蒙特卡洛法分析目标定位误差。最后,基于即将组网成功"北斗二代"卫星导航系统对无人机空中定位,同时采用递归最小二乘算法滤波处理,提高了目标定位精度。研究及实验结果表明,北斗导航定位能够有效提高无人机空中定位精度,且有望达到厘米级精度,同时采用RLS滤波处理能使目标定位精度提高10 m左右。该方法能够有效增强无人机定位实时性,提高定位精度及侦察效率。

     

  • 图 1  多目标自主定位系统组成示意图

    Figure 1.  Sketch of multi-target self-determination system

    图 2  各坐标系的定义及其相互关系示意图

    Figure 2.  Schematic diagram of definition of the coordinate system and their mutual relations

    图 3  目标自主定位的坐标转换流程

    Figure 3.  Process of self-determination orientation coordinate conversion

    图 4  多目标定位模型

    Figure 4.  Model of multi-target orientation

    图 5  坐标转换流程

    Figure 5.  Process of coordinate conversion

    图 6  北斗MEO卫星仿真图

    Figure 6.  Simulation figure of BDS-MEO

    图 7  北斗仿真定位误差

    Figure 7.  Localization errors of BDS

    图 8  RLS滤波后的定位结果

    Figure 8.  Localization results after RLS filtering

    图 9  RLS滤波后的定位误差

    Figure 9.  Plane localization errors after RLS filtering

    图 10  RLS滤波后的高程定位误差

    Figure 10.  Altitude localization errors after RLS filtering

    表  1  多目标定位误差

    Table  1.   Error of multi-target location

    目标 经度定位误差/(°) 纬度定位误差/(°) 大地高定位误差/m 平面定位误差/m
    主目标 0.000 103 4 0.000 200 6 21.64 49.89
    次目标1 0.000 145 6 0.000 217 2 22.47 82.82
    次目标2 0.000 111 9 0.000 203 7 19.89 70.46
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    表  2  RLS算法流程

    Table  2.   Flowchart of RLS algorithm

    Algorithm RLS Filter:
    Input:xk, k=1, 2, …, t;
    Initialize:AN= I1×1;
    k=1, bN=[ ANT AN xk];
    PN=()-1;
    Xk=PN ANT bN;
    And k=2, aN1= I1×1
    If kt then
    PN1= PN- PN aN1T aN1 PN/(1+ aN1 PN aN1T);
    AN1=[ AN aN1]T;
    bN1=[ bN bN1]T;
    Xk= PN1 AN1T bN1;
    else if
    PN= PN1
    AN= AN1;
    bN= bN1;
    k=k+1, bN1=[ xk];
    return Xk
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    表  3  RLS滤波后多目标定位误差

    Table  3.   Errors of multi-target location after RLS filter

    目标 经度定位误差/(°) 纬度定位误差/(°) 大地高定位误差/m 平面定位误差/m
    主目标 0.000 093 4 0.000 191 6 9.64 23.06
    次目标1 0.000 120 9 0.000 202 6 11.55 70.46
    次目标2 0.000 105 3 0.000 207 1 10.63 62.94
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-26
  • 修回日期:  2018-02-15
  • 刊出日期:  2018-10-01

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