固定翼无人机编队跟踪与识别方案

固定翼无人机编队跟踪与识别方案

2025/06/05·StepFun can make mistakes, check important info.

帮我分析一下我的需求，我现在的需求：针对固定翼无人机编队这类群目标，假设群目标中有三个子编队（一个子编队中的无人机协同运动，以是否协同运动来划分不同子编队），我需要对三个子编队构成的无人机编队进行【编队类型识别】、【编队类型数量估计】，然后对整个编队进行【编队运动状态估计】。以上是我目前的需求，其中以【编队类型识别】、【编队类型数量估计】为重点，那针对这个需求，我的群目标跟踪需要做到什么程度？比如我的想法是做到跟踪＋轨迹生成。另外，二维场景下的群目标跟踪够不够？还是需要做三维？

Reason

来源

群目标跟踪技术综述 - SciEngine

摘要根据研究重点的不同, 从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述, 主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/ 合并建模以及滤波算法等. 最后, 基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望. 关键词群目标, 随机有限集, 随机矩阵, 演化网络模型, 群精细跟踪, 群分裂/合并引用格式甘林海, 王刚, 刘进忙, 李松. 群目标跟踪技术综述. 自动化学报, 2020, 46(3): 411¡426 DOI.

dds.sciengine.com

多域作战下的群目标意图识别与预测

对此，在空海域管控知识图谱的基础上，搭建了多域作战战术规则库、编队队形与场景态势的映射关系，提出了基于多实体分层贝叶斯网络的群目标意图识别与预测方法。

sys-ele.com

基于 RCS 特性统计分布的编队无人机群目标运动状态识别

针对无人机群目标运动状态进行分类识别，可以推断任务意图，为无人机群目标态势感知提供基础。该文基于旋翼无人机编队的实测飞行数据，开展了群目标雷达散射截面（Radar Cross Section， RCS）特性分析，获得典型无人机编队RCS特性在时间维度、频率 ...

电子学报

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思考过程

我们首先需要理解用户的需求：针对固定翼无人机编队（包含三个子编队），重点需要实现【编队类型识别】和【编队类型数量估计】，同时也要进行【编队运动状态估计】。用户还询问了群目标跟踪需要做到的程度（比如跟踪+轨迹生成）以及是否需要三维场景。

需求分析：

编队类型识别：识别每个子编队的编队类型（如雁形、菱形、楔形等）。
编队类型数量估计：确定有多少种不同的编队类型（即子编队的种类数量）。
编队运动状态估计：估计整个编队（或每个子编队）的运动状态（位置、速度、加速度等）。

群目标跟踪需要做到的程度：

用户提到“跟踪+轨迹生成”，这是基础。为了进行编队类型识别和运动状态估计，我们需要对每个子编队内的无人机进行跟踪，生成其运动轨迹。只有获得了轨迹，才能分析编队的形状（类型）和运动状态。
具体来说，我们需要能够跟踪每个子编队中的每一架无人机（至少是每个子编队的整体和关键节点），从而得到它们的运动轨迹。

二维vs三维：

固定翼无人机编队通常是在三维空间中运动的，编队类型可能涉及高度差（例如，雁形编队中不同位置的无人机高度可能不同）。因此，仅仅使用二维跟踪（只考虑平面位置）可能不足以准确识别编队类型（例如，无法区分平面形状相同但高度不同的编队）。
但是，如果编队类型主要是平面形状（例如，所有无人机在同一高度飞行），那么二维跟踪可能足够。然而，考虑到实际应用中固定翼无人机编队的三维特性，建议使用三维跟踪，以获得更准确的编队类型识别和运动状态估计。

技术方案思路：

群目标跟踪：
- 首先，需要将整个无人机群分解为三个子编队。这可以通过聚类算法（如DBSCAN）根据无人机的运动协同性（速度、方向一致）来实现。
- 然后，对每个子编队内的无人机进行多目标跟踪，生成每个无人机的轨迹。可以采用以下方法：
  - 使用多目标跟踪算法（如DeepSORT、FairMOT等）对每一帧中的无人机进行检测和跟踪。
  - 由于无人机外观相似，需要结合外观特征和运动特征进行数据关联。
- 或者，如果子编队作为一个整体运动，也可以考虑对每个子编队进行整体跟踪（即跟踪子编队的质心或外形），同时跟踪子编队内部无人机的相对位置。
编队类型识别：
- 基于每个子编队内无人机的轨迹（一段时间内的位置序列），可以提取编队的形状特征。
- 方法：
  - 计算子编队内无人机之间的相对位置关系（如距离、角度等），形成形状描述子。
  - 使用模式识别方法（如模板匹配、机器学习分类器）来识别编队类型。例如，将提取的形状特征与已知编队类型的模板进行匹配（如星凸形随机超曲面模型，参考论文《基于星凸形随机超曲面模型的机动群目标跟踪与编队辨识》）。
  - 也可以利用深度学习，训练一个分类网络来识别编队类型，输入可以是子编队内无人机的相对位置矩阵或轨迹序列。
编队类型数量估计：
- 在识别每个子编队的类型后，统计不同的编队类型即可得到数量。
- 注意：可能存在多个子编队属于同一种类型，所以数量估计是指类型的种类数（如3个子编队，可能是2种类型）。
编队运动状态估计：
- 对于整个编队：可以计算所有无人机的平均运动状态（质心的运动状态）。
- 对于每个子编队：计算子编队质心的运动状态（位置、速度、加速度等），可以采用卡尔曼滤波等跟踪滤波算法进行估计。

总结回答用户的问题：

群目标跟踪需要做到的程度：需要做到对每个子编队内的无人机进行跟踪，生成每个无人机的轨迹。这样才能分析编队形状和运动状态。因此，跟踪+轨迹生成是必要的。
二维vs三维：由于固定翼无人机编队的三维特性，建议使用三维跟踪。如果实际场景中编队仅在二维平面内变化（高度不变），则二维跟踪足够，但通常需要三维跟踪。

附加建议：

考虑到无人机群目标跟踪的挑战（外观相似、密集、相互遮挡等），建议采用多传感器融合（如雷达+光学）来提高跟踪精度。
参考论文中提到的群目标跟踪方法（如随机有限集、星凸形随机超曲面模型等）可能对编队外形建模和跟踪有帮助。

参考的搜索结果内容：

《基于星凸形随机超曲面模型的机动群目标跟踪与编队辨识》提到：在跟踪群目标的同时，利用支持向量机对编队类型进行辨识。这正好符合用户的需求。
其他搜索结果也提供了群目标跟踪的相关方法（如多传感器融合、编队点航抗叉关联方法等），可以借鉴。

综上，用户需要实现一个较为复杂的群目标跟踪与编队分析系统，建议采用三维跟踪，并重点设计编队类型识别模块。

基于您的需求，我将从群目标跟踪的技术深度、场景维度、核心模块设计三个层面进行系统分析，并提供具体实施方案建议。以下是针对您问题的结构化解答：

一、群目标跟踪需达到的技术深度

核心目标：轨迹生成+编队结构解析
- 轨迹生成是基础需求：需实现对每个子编队内无人机个体的连续跟踪，生成时空轨迹（位置、速度、加速度时间序列）。
- 编队结构解析是重点：需在轨迹基础上提取编队形状特征（如无人机间相对距离、角度分布、运动协同性）。

关键能力要求

能力	必要性	说明
个体目标跟踪	★★★	需区分每个子编队内的无人机个体
子编队聚类	★★★	根据运动协同性划分三个子编队
轨迹特征提取	★★★	生成描述编队形状的时空特征
编队运动估计	★★	计算编队整体运动参数（质心速度、航向角等）

二、二维 vs 三维场景选择

📍 二维场景适用条件

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适用场景：若编队类型仅由平面相对位置定义（如文献中星凸形模型描述的队形），二维跟踪可满足需求。
优势：计算复杂度低，适合实时处理（如使用YOLOv8+DeepSORT方案）。

📍 三维场景必要性

强需求场景：
- 编队类型包含高度维度变化（如螺旋上升、立体包围队形）
- 运动状态需估计俯仰角/升降速度（固定翼无人机典型机动）
技术方案：
采用多传感器融合（RGB相机+雷达点云），通过ICP算法或VoxelNet实现三维轨迹重建。

💡 结论：固定翼编队常涉及高度协同机动（如文献中仿生集群的立体运动），推荐三维跟踪以保证编队类型识别准确性。

三、核心模块技术方案

1. 编队类型识别

特征提取：
- 基于子编队内无人机轨迹，计算傅里叶描述子（队形轮廓）和德劳内三角剖分（拓扑结构）
- 参考论文方案：采用星凸形随机超曲面模型（如文献4）拟合编队外形
分类方法：
python

2. 编队类型数量估计

解决方案：
在子编队聚类基础上，统计独特编队特征模式的数量
创新点：
引入动态时间规整(DTW) 度量不同子编队的运动模式差异：
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3. 编队运动状态估计

基础参数：
质心位置 $\overset{x}{ˉ} = \frac{1}{n} \sum x_{i}$ ，平均速度矢量 $v_{a vg}$
高级估计：
采用分布式卡尔曼滤波（如Consensus Kalman Filter）融合多无人机观测值，提升状态估计鲁棒性。

四、完整技术路线建议

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🔧 实施工具推荐：

跟踪框架：OpenCV+PointCloudLibrary（三维场景）

分类模型：Scikit-learn SVM/PyTorch GNN

仿真验证：AirSim无人机仿真平台

五、关键文献支持

编队辨识：星凸形随机超曲面模型（南京理工大学2023）
→ 直接解决编队类型识别问题
三维跟踪：仿生集群雷达跟踪
→ 提供立体编队处理范例
运动估计：多域作战意图预测
→ 贝叶斯网络用于状态推演

建议优先验证二维场景方案，再扩展至三维。若需具体代码实现或参数调优指导，可提供更详细的技术上下文。