【无人机】无人机对地目标超视距跟踪仿真中的制导律设计Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要： 本文研究了基于所提出的制导律的固定翼无人机 (UAV) 地面目标跟踪问题。该算法确保 UAV 能够持续飞越目标，无论目标是静止的还是移动的。同时，该算法考虑了 UAV 飞行约束，例如有限的空速和加速度。通过构建李雅普诺夫函数，证明了所提出制导律的稳定性，并制定了参数设计准则。针对静止和移动地面目标，进行了数值仿真，以验证所提制导算法的可行性和优势。

1. 引言

近年来，无人机 (UAV) 技术发展迅速，其应用领域不断扩展，特别是在民用领域，如货物运输、农业监测、灾害救援等。在这些应用中，地面目标跟踪是至关重要的功能之一。例如，在农业监测中，UAV 需要跟踪农田以进行喷洒；在灾害救援中，UAV 需要跟踪灾区以进行搜救。

地面目标跟踪通常面临着以下挑战：

• 目标运动： 目标可能静止或移动，例如，汽车、行人或动物。

• UAV 飞行约束： UAV 的飞行速度、加速度和机动能力有限。

• 环境影响： 风、气流和地形等环境因素会影响 UAV 的飞行轨迹。

为了克服这些挑战，人们提出了各种地面目标跟踪算法。其中，基于李雅普诺夫函数的制导律因其稳定性和可行性而备受关注。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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🌈 路径规划方面

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