【摘要】：臨空高速飛行器具有飛行空域大、速度快等特點。針對臨空高速飛行器協(xié)同跟蹤面臨分配資源要素眾多、協(xié)同關(guān)系復雜等問題,在構(gòu)建了面向臨空高速飛行器的多傳感器協(xié)同跟蹤優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上,通過改進粒子群優(yōu)化算法的速度及位置更新方式,提出了結(jié)合置信算子及排斥算子的粒子群優(yōu)化(confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization,CORO-PSO)算法。仿真實驗驗證了所提算法能夠滿足臨空高速飛行器協(xié)同跟蹤對精確性及實時性的高要求,對臨空高速飛行器探測跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展提供了一定的方法支撐。
[Abstract]:High-speed flying aircraft has the characteristics of large airspace and high speed. In order to solve the problems of multi-sensor cooperative tracking optimization model for aircraft facing the problems of multiple resource allocation elements and complex cooperative relationship, a multi-sensor cooperative tracking optimization model for aircraft facing to the aircraft is constructed. By improving the speed and position updating of particle swarm optimization (PSO), a particle swarm optimization (confidence operator and repulsion operator particle swarm optimization,CORO-PSO) algorithm combining confidence operator and exclusion operator is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can meet the requirements of high accuracy and real-time performance for high-speed aerial vehicle tracking, and provides a certain method support for the development of detection and tracking system of high-speed aerial vehicle.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【基金】：國家自然科學基金(61272011)資助課題
【分類號】：V27;TP18

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本文編號：2345058