无陀螺飞行器姿态和角速度确定

通过预测滤波方法研究了利用矢量观测确定无陀螺飞行姿态和角速度的方法。给出的观测滤波法在一定的二次型优化准则下，对飞行器姿态和名义姿态运动模型的等效角速度误差可同时进行实时估计，能够准确跟踪敏感器的测量，有效减小模型误差的影响，数值仿真结果验证了算法的优越性。     

一种全天时星跟踪器相对惯导的安装阵在线快速估计方法

全天时星跟踪器与捷联惯导组成的惯性/天文组合导航系统具有精度高、自主性强等优点，在飞机、无人机、船舶等领域具有广泛的应用前景。组合导航系统长时间工作中力热变化导致安装矩阵漂移进而影响导航系统精度，全天时星跟踪器由于天空光影响视场小，一次只能观测一颗恒星，无法根据一副星图直接进行安装阵估计。提出了一种基于Levenberg-Marquart （L-M）算法的捷联惯性/天文组合导航系统安装阵在线快速高精度估计方法，利用捷联惯导姿态测量值，将不同时刻的观测星矢量转移到同一时刻同一坐标系中，构造多颗观测星的观测矢量误差与导航星矢量最小二乘目标函数，利用自适应步长的L-M算法对其进行迭代求解，实时得到系统安装矩阵的变化量。试验结果表明，使用该方法后星跟踪器在捷联惯导本体坐标系的输出恒星投影矢量精度提升了1倍以上，在线估计时间优于5 ms，满足用户实时性和高精度要求。     

确定航天器姿态的特征矢量法

本文介绍一种确定航天器姿态的最小二乘法。它通过在航天器本体坐标系测得的观测矢量及在某一参考坐标系计算的矢量,计算出此两坐标系之间的转换矩阵。     

包含旋转矢量的三维湍流模型

对雷诺应力方程中的旋转项进行分析后给出比较合理的模化关系。通过湍流的生成项、耗散项以及旋转项的局部平衡,建立了一个包含旋转矢量在内的各向异性的三维湍流模型。该模型对三维性较弱的剪切流是适切的。对旋转螺旋面及压气机转子叶片上的三维旋转湍流边界层进行了计算。计算结果与实验和C-S模型计算结果比较表明,该模型对近壁参数的预测能力有所改善。另外,该模型形式简单,从表达式本身来看,它相当于Bradshaw模型在三维问题上的推广。     

气体二次喷射SRM推力矢量控制影响因素分析

针对固体火箭发动机气体二次喷射推力矢量控制方案,基于N-S方程和RNGk-ε湍流模型,通过对不同二次喷射工况下的流场进行数值模拟与分析,探索了气体二次喷射位置、喷射流量、喷射角度对推力矢量控制的影响规律。结果表明：喷管二次喷射位置靠近其扩散段中部时,推力矢量控制性能最优,就计算模型而言,侧向力和轴向力之比约达4％;推力矢量控制性能随气体二次喷射流量的增大而提高,但存在临界参数;二次喷射角度对推力矢量控制性能也存在一定影响,但影响效果较弱。的研究结果可为气体二次喷射推力矢量控制系统的研究与设计提供参考。     

一种基于模观测法的离心机加速度计组合标定方法研究

为了实现惯性组合中加速度计误差模型系数的整体标定,提高惯性导航系统的导航精度,应用模观测法重点实现了对加速度计二次项系数的标定.应用Tylor级数对加速度模型的解进行多项式展开,利用最小二乘法求得含误差模型系数的中间变量,并给出了加速度计的二次项系数、标度因数以及零偏的计算公式.设计了20位置法对加速度计组合进行标定,通过仿真验证了该方法的有效性,并分析了安装误差角和杆臂误差对系数标定精度的影响.结果 表明,安装误差角与杆臂误差对系数标定的影响小于10-8,在实际标定过程中可以忽略.     

无人飞行器集群仅测距初始相对位姿确定方法研究CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人飞行器集群成员间的相对定位问题,研究了一种基于机载惯性测量单元(IMU)、气压高度计与数据链测距组合的初始相对位姿求解算法。首先,在高度计稳定输出较为精确的高度信息的前提下,将飞行器的三维运动解耦成二维水平运动,给出了三维加速度和角速度、测距信息的水平坐标系投影等效模型。在此基础上,以待求量相对位置和航向角的非线性形式构造了新的待求状态量,并将相对位置和航向角的非线性求解问题转化成了新状态量的线性模型最小二乘求解问题。然后,通过引入递推最小二乘算法(RLS),建立了该相对位姿求解算法的实时输出递推形式,有效降低了机载在线计算的负载。接着,对所提算法进行了可观测性分析,并给出了使系统状态量不可观测的几种相对运动形式。最后,对所提算法进行了数值仿真实验,仿真结果表明,该算法能够有效、快速求解初始相对位姿,位置误差在初始相对距离的10%以内,航向角误差在初始相对角度的1%以内。     

X射线脉冲星导航的最优观测周期确定

最优观测周期的确定对脉冲星导航计算具有重要意义。首先推导了航天器处观测脉冲相位估计方差的理论下界，然后给出了观测脉冲相位估计误差与脉冲星观测周期之间的关系式，并以观测脉冲相位估计的均方误差最小为准则，给出了最优观测周期的近似计算公式，最后利用脉冲星PSR B0531+21的实测数据验证了该关系式的正确性。仿真结果表明所给最优观测周期计算公式对脉冲星PSR B0531+21的预测误差为44 s，证明了所给公式的正确性，为导航中脉冲星观测周期的确定提供了理论基础。     

改进联邦滤波器在小卫星姿态确定中的应用

采用微小卫星姿态运动学、动力学方程,以磁强计／太阳敏感器为姿态敏感器进行姿态确定,研究了一种基于融合反馈的改进联邦滤波算法,提出了一种基于观测新息修改的信息分配原则。给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程,并对观测矢量进行推导,获得了基于角速度的观测方程,丰富了观测模型。仿真结果表明：基于角速度观测方程的引入,增强了观测信息的利用率,进而提高了姿态确定的精度,降低了计算量,保证了可靠性。     

基于可观测性分析的旋转式惯导系统在线自标定方法的设计

本文建立了速度误差外观测量的静基座双轴旋转式惯导系统在线标定卡尔曼滤波模型,其状态向量包括地速误差、姿态失准角和惯性器件零偏、标度因数误差、安装误差,可估计旋转式惯导系统失准角与惯性器件误差参数。通过分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析方法分析不同旋转方式下系统可观测性变化情况,得出双轴连续旋转的角运动方案可以改善卡尔曼滤波滤波的可观测性。根据基于奇异值分解的可观测度分析结果进行模型降阶,同时结合旋转式惯导系统的工程应用特性,得到12阶卡尔曼滤波参数模型。降阶系统阶数降低约55%,可以显著降低运算量,有效提高了导航计算机运算效率和实时性。仿真实验表明：降阶模型的估计精度不低于原模型,而且部分状态量的滤波收敛速度有提高。     

Adaptive cubature Kalman filter with the estimation of correlation between multiplicative noise and additive measurement noise

Mobile robots are often subject to multiplicative noise in the target tracking tasks, where the multiplicative measurement noise is correlated with additive measurement noise. In this paper,first, a correlation multiplicative measurement noise model is established. It is able to more accurately represent the measurement error caused by the distance sensor dependence state. Then, the estimated performance mismatch problem of Cubature Kalman Filter(CKF) under multiplicative noise is analyzed. An i...     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法

无人机（UAV）态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导，针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题，提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上，为了提高精度和稳定性，本文利用了列文伯格-马夸尔特（LM）优化的思想对迭代卡尔曼滤波（IEKF）算法进行改进，提出了一种LM-IEKF算法，并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上，考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声，现有的加性噪声模型难以适应，因此，进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法，通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度，并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明，与现有的EKF、IEKF算法相比，在仅含加性噪声的情况下，LM-IEKF算法具有更好的性能；在包含乘性噪声的情况下，Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声，与目前广泛使用的EKF算法相比，在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。     

Adaptive robust cubature Kalman filtering for satellite attitude estimation

This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter.     

Comparison of SDINS in-flight alignment using equivalent errormodels

The psi-angle model and the equivalent tilt (ET) model have been widely used for in-flight alignment (IFA) to align and to calibrate a strapdown inertial navigation system (SDINS) on a moving base. However, these models are not effective for a system with large attitude errors because the neglected error terms in the models degrade the performance of a designed filter. In this paper, with an odometer as an external aid, a velocity-aided SDINS is designed for IFA. Equivalent error models applicable to IFA with large attitude errors are derived in terms of rotation vector error and additive and multiplicative quaternion errors. It is found that error models in terms of additive quaternion error (AQE) become linear. Thus the proposed error models reduce unmodeled error terms for a linear filter. From a number of van tests, it is shown that the proposed error models effectively improve the performance of IFA     

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。     

Strapdown inertial navigation using dual quaternion algebra: error analysis

In a strapdown inertial navigation system (INS), the general displacement of a rigid body is traditionally separately modeled and analyzed, i.e., direction cosine matrix or quaternion for rotation analysis and vector for translation analysis. As a subsequent work of a companion paper (Wu et al., 2005), this paper adopts dual quaternion algebra, a most concise and unified mathematical tool for representing the general displacement of a rigid body, to analyze error characteristics of the strapdown INS. Two new error models in terms of quaternion algebra are developed: the additive dual quaternion error (ADQE) model and multiplicative dual quaternion error (MDQE) model. Both are expected to facilitate the future inertial navigation-based integrated navigation filter.     

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.     

多源信息融合卫星组合导航系统的可观度分析

针对基于GNSS卫星、地标矢量和星光矢量的多源信息融合的高轨卫星组合导航系统,分别利用系统可观度分析方法和状态可观度分析方法对其进行分析。仿真结果表明:在GNSS导航卫星不可见时,地标矢量和星光矢量可以有效地提供测量信息,并保证滤波器的稳定。可观度分析结果表明:系统可观度主要受GNSS导航星的可见星数目影响较大,地标矢量和星光矢量的引入有助于提高可观度;基于状态的可观度可以大致反映出滤波器每个状态的误差大小。