基于UKF的航天器多普勒/天文组合导航方法研究

多普勒导航依靠地面站无线电测控进行,精度较高,但易受地理条件的限制;天文导航利用测量天体的方向矢量信息,定位精度相对较低,但抗干扰能力较强,是一种完全自主的导航方法。为此,提出一种应用天文测量信息和单程多普勒频移定位的组合导航方法,并用UKF滤波算法进行联邦滤波,进而充分利用航天器的测量设备,实现多普勒导航和天文导航方式优势互补,以提高航天器导航定位精度和容错性能,通过实验仿真证明有效、实用。     

月球探测卫星的轨道支持

主要讨论采用月球卫星的探测方式时，月球探测器对测控系统的轨道支持要求和实现手段。重点对月球卫星转移轨道段的轨道测量和确定方法进行研究，利用仿真的地面站的测距和测角资料进行了定轨误差分析。     

天文光谱测速导航技术与应用思考

随着我国航天技术的发展,航天器对导航系统的精度、自主性、实时性等综合性能需求越来越高。天文光谱测速导航作为近年来提出的新型自主导航技术,具有直接获取航天器速度信息且实时性好、测速精度高等特点,具有广阔的应用前景。在梳理近年来天文光谱测速导航研究进展的基础上,结合天文光谱测速导航的特点,深入思考并提出了若干天文光谱测速导航技术应用组合。基于当前航天任务的需求和研究的难点,结合国内外技术趋势和我国实际工程需求,指出了天文光谱测速导航技术未来的重点研究方向及内容。天文光谱测速导航为我国航天探测工程任务导航提供了一条崭新的技术途径,对天文光谱测速导航技术的持续研究将有力促进我国航天领域导航技术的发展,提升天文导航理论研究能力和工程研制技术水平。     

航天器太阳圆面速度差/太阳视方向组合导航

针对航天器，尤其是深空探测器的自主导航问题，提出了一种新的太阳圆面速度差天文量测信息，该信息利用太阳的较差自转所造成的太阳圆面各点速度不同的特性，是探测器当前位置的函数，其几何本质是一个探测器的位置圆锥。在此基础上，基于太阳圆面速度差和太阳视方向互补的特性，提出了一种太阳圆面速度差/太阳视方向组合导航新方法，将太阳圆面速度差与太阳视方向2种量测量结合起来，实现了量测量之间的优势互补，进一步提高了导航性能。以太阳探测器为例进行了仿真，仿真结果表明相比较于单独用太阳圆面速度差或太阳视方向的导航方法，基于太阳圆面速度差/太阳视方向的组合导航方法精度分别提升了10.2%和16.0%。此外，还分析了光谱仪精度、采样周期和光谱仪数量对导航性能的影响，为深空探测自主导航提供了新的理论与方法。     

金星探测器测定轨系统设计与试验验证

针对我国未来自主金星探测活动中的测量与导航实施问题,重点研究了地基测定轨系统的设计与实现,阐述了测距、测速和甚长基线干涉测量等能力,提出了基于我国金星探测测定轨系统设计方案,建立了高精度测量模型和定轨策略,并完成了软件实现。利用与欧空局联合开展的金星快车探测器跟踪试验,对该系统进行了初步验证,实测数据定轨结果与欧空局事后精密轨道的位置偏差优于485m,速度偏差优于5.5cm/s。试验结果验证了该系统的数据处理和轨道计算能力达到欧空局金星快车探测器同等水平,初步检验了该系统测量数据处理和轨道确定部分的正确性、有效性,可为后续我国自主金星探测提供测定轨技术支持。     

无线电干涉测量在深空航天器导航中的应用

介绍了用于确定航天器相对于自然射电源或另一颗航天器角位置的几种无线电干涉测量技术及其在深空探测航天器导航中的应用。差分干涉测量通过对传播时延进行差分消除了大量公共误差,可以达到很高的测角精度,对深空航天器的导航具有重要意义。针对几种干涉测量技术中包含的相位整周模糊这一关键问题,介绍了当前国际上的几种解决方法。系统地分析了影响干涉测量的主要误差源,并对这一领域未来的发展趋势进行了展望。     

MSL测控特点以及自主火星探测测控关键技术

火星科学实验室任务测控通信与导航技术代表了目前该领域的最新方向。在结合火星科学实验室任务特点并对其对测控通信系统设计性能、导航性能进行分析的基础上,以未来的自主火星探测以及火星采样返回任务为潜在工程应用目标,结合我国月球和深空探测测控系统的现状,梳理了我国未来自主火星探测中火星中继网络、火星探测器精密定轨,以及火星大气进入、下降和着陆过程中的信号检测与估计等关键技术。该研究对后续的自主火星探测测控通信系统的设计具有一定的参考价值,对推进我国深空探测测控系统的发展具有重要意义。     

三应答器SINS/USBL紧耦合导航算法

SINS/USBL组合导航误差因素主要包括USBL测距精度误差、USBL测角误差、USBL到SINS的安装误差以及应答器的位置误差,且现有USBL设备的普遍特点为:测距精度高而测角精度相对较差。针对上述误差因素和特点,提出一种三应答器SINS/USBL紧耦合导航算法,避免了USBL测角误差以及USBL到SINS的安装角误差等对导航精度的影响,仿真结果表明能够较大程度上提高组合导航定位精度。此外,该算法无需对安装角进行标定,使用更加便捷。     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。     

弹道导弹捷联惯导/天文组合导航方案研究

通过分析捷联惯性导航和天文导航的特点,提出利用扩展卡尔曼滤波方法融合捷联惯导和星光测量信息以提高弹道导弹落点精度的可行方案。研究了捷联惯导系统误差模型,建立了滤波误差状态方程和星敏感器原始信息测量方程。星敏感器从发动机关机后开始工作,在滤波过程中对捷联惯导测量误差进行了反馈校正。仿真结果表明,星敏感器开始工作后导弹的位置、速度和姿态误差的方差立即减小,导弹的落点精度也大幅度提高。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积...     

日地L2点航天器编队的分布式自主相对导航

为了实现航天器编队在日地L2点轨道的高精度相对导航,设计了一种分布式的自主导航方法。首先通过信息交互形成局部的测量构型,每颗卫星只基于邻居间的测量进行状态估计,降低了状态维数和计算量;然后根据相互估计的结果进行信息融合,提升估计的精度。在此基础上,对仿真结果进行了定量分析,给出了影响最终估计误差的主要因素测距精度、测量点间的基线与导航精度间的经验公式。在数值仿真中,所提方法达到了厘米量级定位精度和毫米每秒的测速精度。仿真结果表明：该方法有效,且对工程应用具有一定的参考价值。     

基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。     

Multipath mitigation method based on Gaussian mixture model in RF relative measurement

Radio Frequency (RF) technology represents a high-precision relative navigation solution that has significant potential for application to earth-orbiting satellites. In precision applications, multipath errors dominate the total error because observables, which are used to estimate carrier-phase integer ambiguity, are not always subject to a Gaussian distribution when dual-frequency ambiguity estimation methods are used in the presence of multipath. As it has been shown that ranging observables obey a Gaussian mixture distribution, this study proposes improvements to the accuracy of estimation based on multipath mitigation founded on the Gaussian mixture model. To this end, such a model is created for integer ambiguity resolution in the presence of multipath, using which the theoretical error in dual-frequency ambiguity estimation is derived. Expectation Maximization (EM), which aids dual-frequency ambiguity estimation, is subsequently proposed to reduce the effect of multipath errors. Finally, two experimental scenarios are implemented to test the performance of the proposed method. The results show that EM-aided dual-frequency ambiguity estimation reduces the range error to approximately 20% in comparison with simple dual-frequency ambiguity estimation. Therefore the proposed technique is effective for multipath mitigation in RF relative measurement.     

基于联邦滤波的容错组合导航系统仿真分析

设计INS／GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

双视线测量相对导航方法误差分析与编队设计

空间非合作目标的相对导航是在轨维护和近距离监视任务中的关键技术,目前的研究表明仅有视线测量条件下中距离相对导航沿距离方向的观测度较差,而基于双视线测量的相对导航方法可以有效解决该问题。为此,研究了两个追踪航天器所组成的编队,在双视线测量条件下进行自主相对导航的方法。首先,详细地介绍了双视线测量相对导航方案的构成以及具体的导航算法;其次,根据两个追踪航天器与目标航天器的几何构型,推导双视线测量方法中的误差传递规律,并分析其中的影响因素;然后,对两个追踪航天器的编队构型进行设计,并分析编队构型对该方法导航性能的影响;最后,通过数值仿真对上述相关的结论进行验证。     

基于惯性/偏振光/光流的六足步行机器人自主导航方法研究

针对惯性/卫星组合导航系统易受干扰或自主性不足等问题，引入偏振光传感器和光流传感器，分别建立航向角和速度量测方程，以辅助惯性导航系统，提出了一种基于惯性/偏振光/光流的自主导航方法。同时，为实现惯性传感器、偏振光传感器和光流传感器等多传感器的融合，设计了无迹Kalman滤波器。为验证该方法的有效性，以六足步行机器人为对象开展仿真和实验验证。结果表明，在没有卫星信号源的情况下，仅依靠机器人自身感知，可实现较高精度的机器人位姿估计，实现了不依赖于卫星导航信号的自主导航，提升了导航系统的自主性。     

平流层飞艇升降阶段BPNN惯性导航算法

软式平流层飞艇艇体在上升和下降时经常呈堆叠状态，GPS信号会被艇体间歇性遮挡，因而只能采用惯性导航。为保证在飞艇上升和下降过程中，INS/GPS组合导航系统在被艇体遮挡GPS时仍能够提供满足精度要求的导航信息，设计了一种改进的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN）惯性导航算法。采用神经网络，根据惯性导航系统在1s内的速度均值和姿态变化量，预估其在1s末的位置误差和速度误差，并对惯性导航结果进行修正。仿真实验和跑车试验结果表明，在GPS失效的30s内，新算法使得位置误差低于15m，速度误差低于0.7m/s，误差相比纯惯性导航降低了85%。