論文の概要: Trajectory Optimization in Single and Dual-UAV Bearing-Only Target Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09188v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 08:23:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.831831
- Title: Trajectory Optimization in Single and Dual-UAV Bearing-Only Target Localization
- Title（参考訳）: 単軸受とデュアルUAV軸受の軌道最適化
- Authors: Zhijian Xiao, Huayu Huang, Bin Li, Yang Shang, Banglei Guan,
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)の軸受のみの目標位置決めシナリオにおける最適化手法を提案する。
Fisher Information Matrix (FIM) を利用することで、提案手法は幾何学的構成と車両の操作性を動的にフレームワークに統合する。
シミュレーションの結果,提案手法は従来のFIM手法と比較して中央値の局所化誤差を99.21%削減することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.082997689346042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bearing-only target localization is a fundamental problem in optical measurement and finds extensive applications in unmanned aerial vehicle (UAV) technology. Effective trajectory planning establishes favorable observation geometries, thereby enhancing the target localization accuracy of bearing-only UAV systems. This paper proposes an trajectory optimization method for unmanned aerial vehicles (UAVs) in bearing-only target localization scenarios. By leveraging the Fisher Information Matrix (FIM), the proposed approach dynamically integrates the geometric configuration and vehicle maneuverability into the optimization framework. Specifically, we introduce a spectrally-weighted FIM objective function that provides better gradient dynamics near degenerate configurations, enabling the planner to rapidly escape from poor observation conditions. For dual-UAV scenarios, an intersection angle sine term is introduced to optimize triangulation geometry by improving the sight-line intersection angle, thereby preventing trajectory aggregation. Furthermore, we propose an improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with motion model constraints and particle normalization to ensure the physical feasibility of the trajectory and enhance the compatibility with the objective functions. Simulation results demonstrate that the proposed method reduces the median localization error by 99.21% compared to conventional FIM-based approaches in single-UAV scenarios, and achieves a 69.70% improvement for dual-UAV configurations, exhibits superior performance in long-duration bearing-only target localization of maneuverability targets at extended ranges.
- Abstract（参考訳）: ベアリングのみのターゲットローカライゼーションは光学計測の基本的な問題であり、無人航空機(UAV)技術に広く応用されている。
効果的な軌道計画は、良好な観測測地を確立することにより、ベアリングのみのUAVシステムの目標位置決め精度を高める。
本稿では,無人航空機(UAV)の軌道最適化手法を提案する。
提案手法は,Fiher Information Matrix (FIM) を利用して,幾何学的構成と車両操作性を最適化フレームワークに動的に統合する。
具体的には、スペクトル重み付けされたFIM目的関数を導入し、縮退した構成付近でより優れた勾配ダイナミクスを提供し、プランナーが観測条件の悪い状態から素早く脱出できるようにする。
二重UAVのシナリオでは、視線交叉角を改善することで三角形形状を最適化するために交叉角正弦項が導入された。
さらに、運動モデル制約と粒子正規化を併用した改良されたParticle Swarm Optimization (PSO)アルゴリズムを提案し、軌道の物理的実現性を確保し、目的関数との整合性を高める。
シミュレーションの結果,提案手法は単一UAVシナリオにおける従来のFIMベースのアプローチと比較して,中央値の局所化誤差を99.21%削減し,2元UAV構成の69.70%の改善を実現し,長距離軸受のみの目標位置推定において優れた性能を示した。
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