卫星定位和精度因子的改进方法

在卫星导航定位系统中,在精度因子计算和采用最小二乘法进行定位求解时,传统上采用测量矩阵直接求逆方法来进行.为了克服矩阵求逆带来的计算量大和数值稳定性差的不足,利用测量矩阵的对称正定性,提出了一种基于矩阵 UTDU 分解的定位解算和精度因子计算方法.改进方法具有严格的数学理论基础,保证了方法的正确性和有效性.数值分析结果表明,相对直接求逆的传统方法而言,在定位解算时,该方法能降低约 60%的运算量,而在精度因子计算中,约能降低36%的运算量.且改进方法能大大降低求解矩阵的条件数,提高了求解的数值稳定性.      

一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真

在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性.      

基于CP FODT实时数据处理技术稳健性研究

为改善飞行器实时数据处理中端点附近数据解算精度差、状态预估不准确的问题,提出并证明三次多项式一阶导数定理(CP FODT),对基于该定理的一阶导数解算方法的实时数据处理性能进行了研究.通过仿真计算研究了拟合区间长度、测量误差限及采样间隔对于计算结果的影响,对解算误差进行了分析,给出参数选取的基本原则,并采用实测数据对解算效果进行了验证.验证表明该算法对于实时数据处理具有较高的稳健性和可靠性,可提高端点附近数据的解算精度和预测的准确度,并可衍生为插值算法,能够为实时数据处理提供高精度的数据源.     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.      

一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法

旋转矢量法应用在捷联惯导系统圆锥误差补偿中,通过增加子样数能有效提高补偿精度,但子样数的增加会增加导航计算机的计算量.由于导航计算机的硬件性能限制,不可能为了获得高精度补偿性能而大幅增加子样数.因此,提出一种在不增加导航计算机负担下能提高圆锥误差补偿精度的新算法,该算法利用已解算出的当前时刻之前2个周期的姿态信息对旋转矢量进行修正,通过理论推导和实例分析比较,在同子样数下,新算法能达到高出传统算法4阶的补偿精度而不多消耗导航计算机资源.      

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

直升机光纤陀螺IMU抗振设计及实时滤波方法

振动引起光纤陀螺(FOG, Fiber Optic Gyroscope)零偏误差,非线性、非高斯随机噪声及由其组成的惯性测量单元(IMU, Inertial Measurement Unit)非互易性解算误差,针对直升机航向姿态测量误差问题,提出了一种FOG IMU的机械减振与数据滤波相结合的振动抑制方法,建立了FOG IMU减振装置数学模型,通过优化设计实现线、角运动通道振动解耦,从物理上消除外界高频干扰振动源;研究实时小运算量、低时延数据滤波方法,抑制减振装置谐振干扰和惯性器件噪声,进而减小捷联解算非互易性误差.实验结果表明:采用该方法能有效地抑制外界干扰振动和系统噪声,保证FOG IMU工作稳定性和精度,为研制应用于直升机的高性能航姿导航信息与航向姿态参考系统奠定基础.     

基于X射线脉冲星的航天器自主导航数值分析研究木

基于X射线脉冲星的天文自主导航方法稳定、可靠、精度高.是航天器自主导航领域重要的发展方向.论文介绍了基于X射线脉冲星导航的基本原理,给出了脉冲星自主定位的滤波模型;基于扩展卡尔曼滤波导航算法,以地球同步轨道为例,分析了不同初始误差、轨道倾角、轨道偏心率以及不同脉冲星方位误差下的导航精度.仿真算例表明,在脉冲星方位误差为0.001"、脉冲到达时间测量误差为0.1μs的情况下,导航定位精度优于1 km,且对初始误差不敏感;脉冲星方位精度、脉冲计时精度、轨道面位置和轨道偏心率是影响导航精度的主要因素.     

基于X射线脉冲星的航天器自主导航数值分析研究

基于X射线脉冲星的天文自主导航方法稳定、可靠、精度高,是航天器自主导航领域重要的发展方向.论文介绍了基于X射线脉冲星导航的基本原理,给出了脉冲星自主定位的滤波模型;基于扩展卡尔曼滤波导航算法,以地球同步轨道为例,分析了不同初始误差、轨道倾角、轨道偏心率以及不同脉冲星方位误差下的导航精度.仿真算例表明,在脉冲星方位误差为0.001″、脉冲到达时间测量误差为0.1μs的情况下,导航定位精度优于1km,且对初始误差不敏感;脉冲星方位精度、脉冲计时精度、轨道面位置和轨道偏心率是影响导航精度的主要因素.      

参考道路交叉点的飞行器视觉辅助导航

为取消因参考固定目标而造成的导航距离限制,提出了以道路交叉点为参考地物的飞行器视觉辅助导航方案.基于条带检测算法提取图像中的道路交叉点.图像道路交叉点和地图道路交叉点间的匹配计算中引入交叉点属性约束以缩小搜索空间.利用惯性导航系统的方位、高度输出快速剔除错误匹配,减小了匹配过程计算量.用黄金标准算法估计投影矩阵或单应矩阵,并计算飞行器导航参数.仿真实验验证了方案的有效性.     

基于Krylov子空间的多级维纳抗干扰滤波设计

全球卫星导航系统(GNSS, Global Navigation Satellites System)空时抗干扰要求有较好的实时处理能力,常规矩阵求逆的算法由于计算量太大限制了其在GNSS中的应用.在分析多级维纳滤波(MWF,Multi-stage nested Wiener Filter)原理的基础之上,结合Krylov子空间性质,设计出一种应用于GNSS空时抗干扰的自适应多级维纳滤波器,从而实现了在Krylov子空间中降维滤波,避免了矩阵求逆的大运算量.仿真结果表明,该算法在保证抗干扰性能不受影响的前提下,降低了GNSS空时抗干扰算法的计算量,提高了实时处理能力.     

基于参数矩阵计算全体极小碰集的方法

极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法.     

On the observability of Mars entry navigation using radiometric measurements

A thorough observability analysis of the Mars entry navigation using radiometric measurements from ground based beacons is performed. This analysis involves the evaluation of the Fisher information matrix which is derived from the maximum likelihood estimation. A series of navigation cases with multiple beacons are investigated, and both range and range-rate measurements are considered. The determinant of Fisher information matrix is used to quantify the observability of navigation system, while the trace of Fisher information matrix is used to determine the lower-bound of estimation errors. For one and two beacon cases, the navigation system is unobservable. However, the eigenvectors of Fisher information matrix give the observable and unobservable component. When three or more beacon measurements are employed, the states of entry vehicle become observable. Some valuable analytic conclusions on the relationship between the geometric configuration of beacons and observability are obtained consequently. Finally, simulation results from two navigation examples indicate that our effort is useful for understanding and assessing the observability of the Mars entry navigation using radiometric measurements.     

软件定义的GNSS反射信号接收机设计

分析了导航卫星反射信号的特点,给出了反射信号软件接收机的总体结构及其主要模块,主要包括接收直射和反射信号的天线、射频前端和高速A/D变换器,以及数据处理用的计算机.重点介绍了反射信号处理的基本过程,其中主要讨论了本地反射信号C/A码的生成模式,在此基础上分析了反射信号相关功率的计算方法,并给出了具体的仿真计算实例.设计了反射信号处理的具体实现软件,包括详细的流程图,关键参数和主要函数的定义及用户界面,利用实际采集的数据进行了验证,结果表明所设计的反射信号接收机运行稳定,能根据用户输入的不同参数提供导航卫星反射信号的相关功率输出.     

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.      

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

结构方程模型的预测建模方法

提出一种结构方程模型的动态预测建模方法,从而可以在无须未来样本数据的情况下,预测系统要素之间未来的因果关系。采用矩阵谱分解,将协方差矩阵唯一分解为特征值矩阵和特征向量矩阵乘积的形式.分别应用经典的线性回归方法和高维群点主轴旋转预测方法对特征值矩阵和特征向量矩阵建立预测模型,提出一种协方差矩阵的后推预测算法.采用极大似然法,迭代估计未来结构方程模型的各种参数.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤.计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测模型真实可信,表明这种方法可以用于分析和预测结构方程模型.      

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。