一种用于无人机集群对地目标的状态估计算法

摘要：随着跟踪技术的不断进步，其应用逐渐普遍化，无人机集群对地目标跟踪技术也得到了广泛研究，其在抗灾救援、目标搜寻等领域发挥着重要的作用。文中给出了一种无人机集群对地目标跟踪技术研究方法，通过无人机载敏感器信息，能够实时稳定的对目标进行跟踪，在目标丢失时，滤波算法能够根据需要给出目标的预测状态信息，仿真结果表明无人机集群在对地目标跟踪的有效性。 关键词：无人机集群；目标跟踪；位置估计；滤波算法

来源：本篇节选自论文《关于无人机集群对地目标跟踪技术的研究》，发表于《中国电子科学研究院学报》第17卷第5期。

随着无人机集群技术的快速发展，对地面动目标的跟踪和识别成为无人机集群应用的热点问题。无人机集群在执行地面目标跟踪时，通过其携带的可见光相机和雷达等传感器，能够获取目标的位置和速度等状态信息，但是测量噪声的存在导致直接使用这些位置信息时无法获取相对精确的状态信息，无法实现精确跟踪和导引打击。此外，当目标受到短时障碍物遮挡导致无法获取目标状态信息时，需要基于先验信息实现对目标状态的预测和估计。在复杂环境下，无人机集群协同跟踪地面目标过程中，存在算法复杂、需要训练或先验知识等问题，在应用时需要较高的硬件条件和配套训练设备，无法在无人机集群中广泛应用。基于上述考虑，本文研究一种用于无人机集群对地目标的状态估计算法，将噪声项从测量项中掉，并且当目标的状态信息丢失时，滤波算法能够根据需要给出目标的预测状态信息。