无源目标定位方法及精度分析双层代理模型无人机气动隐身综合设计

       为了提高小型无人机无源目标定位的精度,设计了一种新的目标定位算法.首先确定目标定位过程中的坐标转换关系并推导出视轴角的计算模型;然后,利用光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,提出了对同一目标点多次测量的目标定位框架,建立了系统状态方程和测量方程,考虑到测量方程的非线性,将无迹卡尔曼滤波应用于目标位置估计;最后,针对加性高斯白噪声的非线性目标定位系统,推导出理论上的定位误差的克拉美-罗下限.仿真结果表明,该算法具有较高的目标定位精度,滤波器估计误差均方差已逼近非线性系统的克拉美-罗下限.现场试验结果表明,在离地面约1 000 m的空中,无人机对地面目标定位精度可达8.1 m.该算法易于部署,可操作性强,具有较大的实用价值。

       基于双层代理模型方法展开飞翼布局无人机气动隐身综合设计方法研究.DSM模型集成了插值型代理模型和回归型代理模型的优点,在同样样本的条件下,具有更高的预测精度.文中分别以Navier-Stokes方程数值求解方法和稀疏矩阵方法分析无人机气动、隐身特性,并构造了两种分析方法的DSM模型,验证了DSM模型特性.文章最后基于自适应代理模型优化设计策略,结合多目标遗传算法将DSM模型用于无人机气动隐身综合设计,使其在满足一定约束的前提下最小化全机阻力和头向雷达反射截面,取得了令人满意的设计结果,验证了文中方法的实用性。


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