基于改进PSO粒子滤波的无人机三维航迹预测算法仿真

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本文介绍了基于改进PSO粒子滤波的无人机三维航迹预测算法，通过分析无人机姿态角建立状态空间方程，并在MATLAB中进行了仿真，展示了预测效果。无人机航迹预测对于避免操作失误、提升飞行安全性和任务完成效率至关重要。仿真结果显示预测算法有效。

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1.算法概述

基于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.

随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问题。就路径问题而言，在具体实施任务时仅靠操作员手中的遥控器控制无人飞行器执行相应的工作，可能会对操作员心理以及技术提出极高的要求，为了避免个人操作失误，进而造成飞行器损坏的危险，一种解决问题的方法就是对飞行器进行航迹规划。飞行器的测量精度，航迹路径的合理规划，飞行器工作时的稳定性、安全性等这些变化对飞行器的综合控制系统要求越来越高。无人机航路规划是为了保证无人机完成特定的飞行任务，并且能够在完成任务的过程中躲避各种障碍、威胁区域而设计出最优航迹路线的问题。

粒子群优化算法源自对