基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间 (Time of Arrival, TOA)作为信息输入,星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入,是两种不同机理的天文导航方法。提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法,设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证,并基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)使用真轨道参数做了仿真试验。结果表明,基于UKF的信息融合方法比基于EKF（Extended Kalman Filter）的信息融合方法性能更好,与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比,能将位置估计精度分别提高52.7%和43.6%,速度估计精度分别提高82.2%和70.5%。     

一种基于纯天文观测的火星车自主导航方法

提出了一种基于纯天文观测的火星车自主天文导航新方法.该方法仅需利用由星敏感器视场内测量得到的火星卫星(火卫一、火卫二)和某一恒星之间的星光角距,结合火星车的运动模型,通过Unscented粒子滤波方法,即可获得高精度的火星车实时位置信息.计算机仿真结果表明了该方法的有效性,同时对几个关键的精度影响因素进行了仿真分析.      

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.      

近地卫星利用光学敏感器的自主导航方法

基于光学敏感器的卫星自主导航技术是利用红外地球敏感器（IRES）和星敏感器（ST）等姿态测量部件提供的测量信息,通过计算含有轨道信息的星光角距和地球视半径角,修正由轨道动力学模型递推得到的轨道参数。通过系统状态模型和观测模型的离散化和线性化,得到扩展卡尔曼滤波算法的递推关系,并在此基础上进行数学仿真。仿真结果表明,该方法的收敛速度和收敛精度都比较好。由于该方法不需要增加额外的星载敏感器,因此具有很好的应用前景。     

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于星间测量的卫星星座 自主导航算法

自主导航能力是新一代导航星座的重要特性,利用卫星星间相对测量实现星座自主导航,是实现导航星座自主运行的基础.基于相对测量的导航卫星自主导航问题,将导致测量方程和状态方程的高度非线性,对导航算法提出了新的要求.在总结前人工作的基础上,提出了一种星载导航算法方案:利用三颗卫星之间的相对矢量在惯性空间的投影作为测量量,利用高精度星载轨道预报器作为系统的状态方程,使用SRUKF(Square Root Unscented Kalman Filter)滤波算法同时对三颗卫星的位置进行估计.仿真结果表明,该方案具有可行性,并且当轨道预报器的精度较高时有可能在100d内实现5m的导航精度.      

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

基于Unscented四元数粒子滤波的 微小卫星姿态估计

针对基于微小卫星姿态确定系统精度低和噪声存在非高斯分布的情况,研究了适用于该定姿系统的Unscented粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法.UPF方法结合了Unscented卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter) 与粒子滤波(PF,Particle Filter)的特点,用UKF得到PF的重要采样函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息、 扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足.以MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺和CMOS APS(Complementary Metal Oxide Semiconductor Active Pixel Sensors)星敏感器为姿态敏感器件,将UPF与基于误差四元数的卫星姿态运动学方程结合,构建了UPF定姿滤波器,并用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行了半物理仿真,对其特性进行了分析与比较.仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法在计算粒子数目相对于PF较少的情况下,可以取得比UKF更好的滤波精度,从而有效地提高了定姿性能.      

弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文(SINS/CNS)组合导航系统不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出一种基于星光折射间接敏感地平的捷联惯性/天文(SINS/RCNS)组合导航方法。利用星敏感器测量星光折射角,结合大气折射模型得到的折射视高度来抑制位置误差的发散。推导了基于星光折射新的量测方程,分析了折射星数目与导航精度的关系,当使用多颗折射星时能够精确估计加速计偏置,从而能够完全抑制位置误差的发散,并对系统进行可观测性分析。通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:本文方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了位置误差的发散,验证了本文方法的有效性。     

基于摄动轨道的卫星自主天文导航仿真研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法 ,利用推广的卡尔曼滤波方法进行仿真研究。为了准确建立运动模型 ,在系统方程中引入了非球形地球引力中的二阶带谐项 ;在考虑具有指数密度的球状分层大气的基础上 ,建立了以星光视高度为观测量的量测方程。在建立了推广的卡尔曼滤波方程后 ,文章进行了计算机仿真 ,并对仿真结果进行了详细的误差分析 ,结果表明基于摄动轨道的星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法能取得较高的导航精度     

一种基于天体观测的月球车位置姿态确定方法

针对月球车提出了一种基于天文观测的自主位置姿态确定方法.建立了利用天体敏感器测量得到的天体高度和方位作为观测信息的量测方程,并利用月球车运动的三阶常加速(CA,Constant Aceeleration)模型和姿态的欧拉角运动模型作为系统方程,给出了基于Unscented卡尔曼滤波获得月球车实时位置、速度和姿态信息的导航方法.计算机仿真表明该方法可达到较高的位置姿态确定精度.      

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

新型复合多视场光学敏感器及其导航方法

基于利用四面镜结构实现的复合多视场光学敏感器,给出了一种高精度天文导航方法,即通过四面镜同时观测地球、导航星和折射星,利用卫星、地球、恒星之间的位置关系,实现自主导航。通过研究导航量测信息的获取途径,给出了复合多视场光学敏感器的5种实用工作方式。结合卡尔曼滤波算法,建立了自主天文导航的仿真模型,并对5种工作方式进行了仿真与比较。仿真结果表明:双组直接敏感地平与单组间接敏感地平结合的导航方式精度最高,位置精度达到了10 m量级。      

Autonomous satellite navigation using starlight refraction angle measurements

An on-board autonomous navigation capability is required to reduce the operation costs and enhance the navigation performance of future satellites. Autonomous navigation by stellar refraction is a type of autonomous celestial navigation method that uses high-accuracy star sensors instead of Earth sensors to provide information regarding Earth’s horizon. In previous studies, the refraction apparent height has typically been used for such navigation. However, the apparent height cannot be measured directly by a star sensor and can only be calculated by the refraction angle and an atmospheric refraction model. Therefore, additional errors are introduced by the uncertainty and nonlinearity of atmospheric refraction models, which result in reduced navigation accuracy and reliability. A new navigation method based on the direct measurement of the refraction angle is proposed to solve this problem. Techniques for the determination of the refraction angle are introduced, and a measurement model for the refraction angle is established. The method is tested and validated by simulations. When the starlight refraction height ranges from 20 to 50 km, a positioning accuracy of better than 100 m can be achieved for a low-Earth-orbit (LEO) satellite using the refraction angle, while the positioning accuracy of the traditional method using the apparent height is worse than 500 m under the same conditions. Furthermore, an analysis of the factors that affect navigation accuracy, including the measurement accuracy of the refraction angle, the number of visible refracted stars per orbit and the installation azimuth of star sensor, is presented. This method is highly recommended for small satellites in particular, as no additional hardware besides two star sensors is required.     

一种近地卫星自主定轨的联合滤波算法

地磁场具有完整的数学模型,而地磁场矢量是卫星的位置矢量函数,利用地磁场测量可以实现近地卫星的自主导航。首先建立近地卫星的高精度轨道动力学模型,提出基于星敏感器与磁强计相结合的自主导航算法,利用星敏感器输出高精度的姿态信息,同时恒星星光矢量与地磁场矢量组成两种观测模式,采用联合滤波算法对系统进行数值仿真,并对滤波算法的收敛性和仿真结果的精度进行了分析。通过对数值仿真结果的分析证实了该方案具有良好的鲁棒性和容错性。     

Distributed satellite autonomous navigation using X-ray pulsars

Distributed X-ray pulsar-based navigation (DXNAV) is an effective method to realize earth-orbit satellite positioning under weak pulsar signal conditions. In this paper, we propose a new DXNAV method based on multiple information fusion. The DXNAV system principle and the pulse phase estimate Cramér-Rao lower bound are deduced. To suppress the calculation complexity and the error source, the X-ray pulsar photon time-of-arrival detected by each satellite is equivalently converted to the leading satellite directly using the inter-satellite link ranging and starlight angular distance measurement. A high precision estimate model of the pulse phase is built using pulsar standard profile, observed profile, and star-geocentric angular distance from distributed satellites. The estimated pulse phase is real-time supplied to the navigation system, which is established in the form of a deviation equation. The two-stage Kalman filter is designed to estimate the pulse phase in profile histogram bin step and the leader position in real-time step. Compared separately with the maximum likelihood phase estimate method and the celestial navigation method using only the star-geocentric angular distance, the simulation analysis shows that the estimation precisions of position and velocity are improved by 29% and 25%.     

基于信息融合的深空探测器的自主导航方法

天文导航是深空探测器实现自主导航的重要手段之一 ,其基本原理是基于航天器轨道动力学方程和对天体的观测信息 ,利用卡尔曼滤波精确估计航天器的位置和速度。但由于天文导航只使用了相对于天体的角度信息 ,所以定位精度较低。为解决这一问题 ,文章提出了一种在天文观测信息的基础上 ,同时利用多普勒频移测量探测器与地面站的相对速度 ,并利用信息融合将两者有效的结合在一起的导航新方法。计算机仿真结果显示 ,该方法可以大大提高导航定位的精度