韩春耀
- 作品数：11 被引量：64H指数：5
- 供职机构：空军预警学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术电子电信兵器科学与技术自动化与计算机技术更多>>
- 无动力滑翔高超声速飞行器轨迹预测方法被引量：3
- 2018年
- 针对无动力滑翔高超声速飞行器轨迹预测问题及其应用需求,提出了基于动力学模型简化的轨迹预测方法。阐述了无动力滑翔高超声速飞行器预警探测面临的难点及轨迹预测在预警探测中的作用,说明了轨迹预测的必要性。分析了无动力滑翔高超声速飞行器的受力情况,通过合理的化简,得到简化的动力学模型,获得了运动轨迹的解析形式。设计了轨迹预测算法流程和轨迹预测精度的评价指标,通过仿真实验验证轨迹预测算法的有效性,并分析了引起轨迹预测误差的主要原因。
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- 关键词：轨迹预测动力学模型
- 预警探测系统目标交接班需求分析被引量：2
- 2018年
- 针对临近空间高超声速飞行器(Near-Space Hypersonic Vehicle,NSHV)预警探测过程中的目标交接班问题,分析了目标交接班对轨迹预测的需求。首先,分析了地/海基和空基预警探测平台针对NSHV目标的威力覆盖范围,指出实现全程跟踪NSHV目标需要构建协同探测网络,其中目标交接班是必须解决的技术问题;其次,介绍了2种协同探测目标交接班方式;最后,研究了轨迹预测精度对目标交接班性能的影响。研究表明:预测交接是NSHV预警探测系统目标交接班的必然选择,提高轨迹预测精度有助于节省接班传感器资源、提高目标检测概率。
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- 关键词：轨迹预测
- 一种基于气动力模型的高超声速滑翔目标跟踪算法被引量：24
- 2017年
- 针对传统跟踪方法对高超声速滑翔目标(HGRV)进行状态估计时存在较大误差的问题,提出一种基于气动力模型的目标跟踪算法。首先在弹道坐标系(VTC)中推导了目标气动加加速度模型,分析模型各分量对目标运动状态的影响。分别对纵向和横向机动模型进行了研究,得出横向机动是跟踪的主要难点的结论。然后对传统气动力模型进行改进,将转弯力参数与爬升力参数之间存在的先验信息引入高阶状态向量。同时,考虑不同飞行模式下机动频率的变化,构建基于气动力模型的交互多模型(IMM)算法。仿真表明,所提算法精度显著优于针对该类目标的其他跟踪算法,特别是当目标发生机动时,该算法具有更强的适应性和鲁棒性。
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- 关键词：高超声速飞行器机动目标跟踪气动力模型交互多模型
- 基于二维空间的认知网络频谱分配方案被引量：2
- 2013年
- 认知无线电(CR)是一种智能无线通信技术,通过从空间和时间上充分利用空闲的频谱资源,以提高频谱利用率。为解决基于OFDM的认知无线电系统中子载波及其功率分配方案中不公平和运算复杂的问题,利用认知无线电的基本思想,提出了将子载波分配和功率分配分为2个相继步骤的一种行之有效的方案。通过构建相应的系统模型及其仿真实验,验证了提出方法的优越性,既可以接近贪婪算法的系统容量,又能提高频谱分配的公平性和降低系统运算开销。
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- 关键词：认知无线电频谱分配比例公平
- 高超声速滑翔飞行器轨迹预测分析被引量：3
- 2019年
- 针对轨迹预测在目标交接班和基于预测命中点拦截制导中的应用需求,分析了高超声速滑翔飞行器滑翔段轨迹预测的可行性。结合典型高超声速滑翔飞行器的运动轨迹,分析了其运动轨迹特性、机动模式、转弯半径、最大射程以及可达区域,提出了基于不变力预测法的轨迹预测思路。认为高超声速滑翔飞行器在滑翔段,运动轨迹几何特征明显、转弯半径大、保持大升阻比,便于实施中长期轨迹预测,但难以实现全程预测。
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- 关键词：高超声速滑翔飞行器轨迹预测运动特性
- 临近空间高超声速目标跟踪动力学模型被引量：13
- 2019年
- 针对临近空间滑跃式高超声速目标(NSHV)跟踪问题,提出一种新型的动力学跟踪模型。首先从动力学方程与横纵向机动样式两个方面分析了NSHV运动特性,将其抽象为滑跃式NSHV气动加速度相关性的一般规律;在此基础上将气动加速度中的阻力与爬升加速度建模为二阶时间相关模型,使其加速度自相关函数同时具备周期性与衰减性,并据此建立了动力学跟踪模型状态方程;此外,为应对有无动力段转换的误差突变问题(有动力的情况),引入强跟踪滤波进行突变点的滤波补偿。最后通过与不同现有算法比较验证了模型的优越性。
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- 关键词：目标跟踪动力学模型
- 基于图论的动态频谱分配策略
- 2013年
- 针对颜色敏感图论着色频谱分配算法一般只应用于静态网络的问题,基于频谱分配的图论模型及颜色敏感图论着色频谱分配原理,提出了一种改进的最大化系统总收益规则下的动态频谱分配算法,并进行了仿真实验,对比分析了原有算法与新算法的性能.仿真结果表明,改进的算法虽然使认知网络总效益有所下降,但大幅度减少了时间开销,提高了系统的时效性.
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- 关键词：认知无线电图论动态频谱分配
- 高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法被引量：20
- 2018年
- 针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采用相应的子轨迹预测模型,最后将各子轨迹预测模型预测结果的集成作为最终预测值。由于子序列与子轨迹预测模型具有更高的契合度,使得分解集成轨迹预测算法相对于使用单一模型的轨迹预测算法更具优势。仿真实验表明,分解集成轨迹预测算法显著提高了轨迹预测精度。
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- 关键词：轨迹预测
- 平衡滑翔高超声速飞行器弹道预测方法被引量：5
- 2016年
- 针对高超声速飞行器的弹道预测问题,提出了在平衡滑翔条件下的弹道预测方法。分析了高超声速飞行器平衡滑翔时运动参数之间的关系,并求解出带有未知参量的弹道解析式,在此基础上,结合量测数据计算出高超声速飞行器的未知参量,获得了只有时间参量的弹道解析式,即实现了弹道预测。将高超声速飞行器运动微分方程组的数值积分解作为真实数据,通过仿真实验计算了弹道预测的均方根误差,验证了弹道预测的有效性。
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- 关键词：高超声速飞行器弹道预测弹道特性
- 临近空间高超声速目标跟踪技术研究被引量：4
- 2018年
- 针对NSHV跟踪问题,总结了前期学者的研究成果,介绍了美国NSHV的发展路线,阐述了机动目标跟踪原理,并将其分为机动模型和滤波算法两个部分。在机动模型方面,结合现有NSHV运动特性研究进展,分别归纳了NSHV动力学模型和运动学模型研究现状,并介绍了NSHV跟踪常用的滤波算法以及各类算法的优缺点。最后立足于已有研究,从运动特性分析、机动模型构建、交互多模型应用三个方面提出了改进思路。
- 李凡熊家军张凯韩春耀席秋实
- 关键词：高超声速飞行器目标跟踪
