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改进粒子滤波的无人机三维航迹预测方法附Matlab代码

简介: 改进粒子滤波的无人机三维航迹预测方法附Matlab代码
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⛄ 内容介绍

介绍了一种改进粒子滤波的无人机航迹预测的新方法。在对无人机航迹进行分析的基础上, 选择了对航迹影响敏感的俯仰角、横滚角、偏航角等姿态角作为研究参数。通过对大量飞行姿态角数据的分析, 建立了系统的状态空间方程。最后, 运用粒子滤波算法, 通过对姿态角的预测间接实现无人机航迹的预测。通过与飞行真实值的比较, 验证了改进粒子滤波的航迹预测方法的有效性。

航迹预测是根据无人机当前的飞行状态、气象信息等对无人机的未来运动状态做出预测。无人机的航迹系统决定了其实际飞行的路线, 是无人机按照规划航迹完成飞行任务的关键。对无人机的航迹进行预测, 意义很大。由于无人机系统输入/输出响应模型是非线性和多参数的, 所以要寻求适当的故障预测方法, 进行故障预测, 为系统维护和实时的指挥辅助决策提供依据。粒子滤波是一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗技术, 最大的优点是不受线性和高斯分布的限制, 所以可用粒子滤波对无人机的状态进行预测。本文将在对无人机航迹进行分析的基础上, 基于改进粒子滤波原理, 通过对航迹敏感的姿态角的预测来间接实现无人机航迹的预测。

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⛄ 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 状态方程函数

function [y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9] = ffun(x)

 

if nargin < 1

    error('NoT enough inpuT argumenTs.'); 

end

T=0.5; 


y1 = x(1)+T*x(4)+0.5*T^2*x(7);

y2 = x(2)+T*x(5)+0.5*T^2*x(8);

y3 = x(3)+T*x(6)+0.5*T^2*x(9);

y4 = x(4)+T*x(7);

y5 = x(5)+T*x(8);

y6 = x(6)+T*x(9);

y7 = x(7);

y8 = x(8);

y9 = x(9);

⛄ 运行结果

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⛄ 参考文献

[1]曾润, 田杰, 江虹,等. 改进粒子滤波的无人机航迹预测方法[J]. 传感器与微系统, 2022, 41(5):4.

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