基于UKF参数估计的地月自由返回轨道设计

为快速简便地设计地月自由返回轨道,提出了一种基于UKF参数估计算法的地月自由返回轨道设计方法。该算法不仅避免了传统数值方法推导相关梯度矩阵的复杂性,而且只需基于地月系统二体模型给出猜测初值,从而显著降低了自由返回轨道设计的难度,将地月自由返回轨道对应的两点边值问题的求解转化为参数估计问题,该算法可以得到高精度模型下收敛的精确解。数值仿真结果表明:该算法结构简洁,求解效率较高,所得结果精确且具有良好的鲁棒性,可以作为地月自由返回轨道设计的一个有力工具。     

直接再入大气的月地转移轨道设计

针对从月球停泊轨道出发直接再入大气的月地转移轨道设计问题，提出了一种数值求解算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先，根据轨道设计的相应约束，采用伪状态理论，通过简单迭代求解高精度的初值。然后，考虑精确的动力学模型，通过数值积分计算真实轨道和状态转移矩阵，并利用微分修正方法搜索精确解。该算法通过设计高精度的初值，降低了月地转移轨道的设计难度。数值仿真表明:该算法求解效率高，具有良好的鲁棒性。      

一种地月转移轨道中途修正的制导算法

针对地月转移轨道中途修正问题，提出了一种求解修正速度增量的制导算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先，利用伪状态理论，通过简单迭代设计中途修正的初值，并通过Vinti预报方法修正了地球扁率的影响。然后，在求解精确解时，提出了一种基于伪状态理论的状态转移矩阵解析算法。该算法通过设计高精度的初值，降低了求解地月转移轨道中途修正问题的难度，而且避免了传统数值方法计算状态转移矩阵的复杂性。数值仿真结果表明，该算法可有效求解中途修正问题。     

包含引力辅助变轨的三体Lambert问题求解算法

对包含引力辅助变轨的三体Lambert问题提出了一种数值求解算法,分为转移轨道初始设计和终值搜索两部分.采用伪状态理论,通过简单迭代求解高精度的转移轨道初始设计结果,在此基础之上,通过数值积分在更复杂的摄动环境中,计算精确的转移轨道和一二阶状态转移矩阵,并利用二阶微分修正算法搜索最终解.经过数值算例检验,这种方法具有较高的效率和鲁棒性,可以有效解决三体系统中引力辅助转移轨道的高敏感性问题.     

包含引力辅助变轨的三体Lambert问题求解算法

对包含引力辅助变轨的三体Lambert问题提出了一种数值求解算法,分为转移轨道初始设计和终值搜索两部分.采用伪状态理论,通过简单迭代求解高精度的转移轨道初始设计结果,在此基础之上,通过数值积分在更复杂的摄动环境中,计算精确的转移轨道和一二阶状态转移矩阵,并利用二阶微分修正算法搜索最终解.经过数值算例检验,这种方法具有较高的效率和鲁棒性,可以有效解决三体系统中引力辅助转移轨道的高敏感性问题.     

精确动力学模型下的火星探测轨道设计

首先在二体意义下采用粒子群优化算法（PSO）求解Lambert问题,确定发射窗口和二体地火转移轨道。使用圆锥曲线拼接法设计地心停泊轨道、逃逸轨道,并作为轨道精确设计的初值,以建立在火星的B平面参数和地火转移时间为约束,在精确动力学模型下进行微分迭代修正,最终得到满足约束的精确轨道。将设计轨道在STK软件中仿真,结果吻合。     

月地转移轨道快速设计方法

月地转移轨道设计一般分为初步轨道设计和精确轨道设计.其中,初步轨道设计的准确性是确保后续精确轨道设计收敛的关键.提出了一种基于Lambert算法的月地转移轨道快速设计方法.以出月球影响球的时刻、位置和速度为中间变量,将轨道分为地心段和月心段分别进行计算.将探测器飞出月球影响球至指定再入点的地心段轨道简化为一个Lambert问题进行求解,提出了通过牛顿迭代法求解月地转移轨道Lambert问题的方法,避免了Lambert问题求解时大量的超几何函数和级数计算,提高了计算效率.在月心段轨道的快速计算中,提出了根据探测器出影响球速度矢量、月球停泊轨道倾角和近月点高度计算月心双曲线轨道根数的新方法.通过迭代计算,使得两段轨道在月球影响球处的位置和速度连续,从而获得一条完整的满足两端约束的双二体月地转移轨道.该方法计算速度快,精度相对较高.计算结果可以作为后续精确轨道设计的初值.      

火星探测直接转移轨道精确求解研究

针对火星探测直接转移轨道精确求解问题, 提出了一种快速微分修正算法. 基于二体模型建立控制参数和目标参数偏差关系的数学模型, 并由此求解系统的偏导数矩阵; 采用B平面参数作为中间变量, 对算法进行两层迭代设计, 有效地减少了求解过程中的积分运算次数. 以2018年火星探测机会为例对算法进行了验证, 仿真结果表明, 利用圆锥曲线拼接法得到的轨道初值, 求解一条标准轨道只需6~9次积分迭代. 通过STK对计算结果进行了对比和验证.      

基于UKF的姿态无关GPS双差整周模糊度确定

基于运动的GPS双差整周模糊度确定方法需要预先知道载体的姿态,为了消除对姿态的依赖,研究了一种新的整周模糊度确定方法。首先将多天线载波双差相位矢量观测方程转化为标量观测方程,消去了对载体姿态矩阵的依赖。经过短时离线观测,以中心估计算法和协方差白化算法估计和修正双差整周模糊度的近似解及协方差矩阵。再以该近似解和协方差矩阵为初值,由无迹卡尔曼滤波(UKF)实时估计双差整周模糊度的精确解。最后对该方法进行了仿真,仿真结果表明经过离线批处理算法的预处理UKF可准确收敛于真实解,证明了方法的正确和有效性。     

Lambert转移中途修正的全局概率最优策略

应用Monte-Carlo法和遗传算法的联合仿真求解Lambert转移中途修正的全局概率最优策略.首先推广限制性三体问题中求解周期性特解的微分修正算法构造出考虑J₂项摄动下的Lambert转移轨道并以此作为参考轨迹,则中途修正策略仅需针对导航误差、初始偏差修正的控制偏差等进行补偿.应用微分修正算法导出的单值矩阵,设计出3类线性和非线性中途修正策略,以适应不同的精度需要.随后应用Monte-Carlo和遗传算法的联合仿真,可以得到实现代价函数(落点误差最小)在概率意义下的最优解.与直接利用优化算法寻优需要已知各种误差量不同,得到的最优修正策略更具有普适性.     

Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system

The problem of the Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system (the model defined by the JPL ephemeris DE405) is considered in this paper. First, this problem is investigated in the model of circular restricted three-body problem, since the fuel consumption is closely related to the Jacobi integral of the transfer trajectory, a method based on Jacobi integral is proposed and eight optimal trajectories are obtained. These optimal trajectories provide initial information (the flight time and the braking velocity impulse) to search the optimal low energy trajectories in the real system through optimization techniques. Considering the merit and drawback of particle swarm optimization and differential evolution algorithm in solving the space trajectory problem, an improved cooperative evolutionary algorithm is put forward. Result shows that the low energy trajectories in the real system are more fuel-efficient than the corresponding ones under the circular restricted three-body problem.     

平动点周期轨道间小推力转移的Gauss伪谱法

针对三体问题共线平动点附近周期轨道间的小推力转移问题，构造了一种新的形状函数，在此基础上提出了一种基于Gauss伪谱法的优化设计方法。首先，建立小推力轨道转移动力学模型，参考初始轨道和目标轨道的类型，构造一种新的形状函数以近似小推力转移轨道。为满足不同的约束要求，提出了振幅和相位按多项式变化的假设，推导了小推力转移轨道的近似解析解；然后利用Gauss伪谱法将小推力轨道转移的最优控制问题转化为非线性规划问题，并对推导的近似解析解进行解算和处理，为Gauss伪谱法求解非线性规划问题提供较为有效的控制变量的初始猜测值；最后以地月系统L1点附近Halo轨道间的小推力转移问题为例进行了仿真分析。仿真结果表明，小推力转移轨道近似解析解具备有效性和普适性，使得Gauss伪谱法的迭代效率提高55%以上，同时也表明Gauss伪谱法可有效解决平动点周期轨道间的小推力转移轨道优化设计问题。     

小推力转移燃料消耗估计的机器学习方法

深空探测任务设计初段往往需要求解复杂的全局优化问题。小推力轨迹的设计与优化问题精确求解较为复杂,求解速度较慢。由于计算能力与时间要求,不可能在全局优化的过程中对每一个方案都进行精确的小推力数值求解,所以在全局优化阶段需要对小推力转移进行快速准确地估计。采用机器学习的方法,对燃料最优小推力转移的燃料消耗进行了估计,其结果明显优于目前最为常用的Lambert估计方法。根据轨道描述方法的不同以及是否带有Lambert估计特征,采用不同的特征组合进行机器学习,分析结果发现带有Lambert估计特征的春分点轨道根数的特征组合为较好的机器学习特征组合。可为未来深空探测任务轨道设计提供参考。     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

能量最优与燃料最优Lambert交会问题

Lambert双脉冲交会问题是航天工程中轨道转移和在轨交会等领域的重要问题,而能量最优和燃料最优Lambert交会问题是针对典型应用背景和工程需求衍生的一类Lambert优化问题。针对能量最优与燃料最优Lambert双脉冲交会问题提出一种基于矢量形式的解析计算方法,给出能量最优和燃料最优Lambert交会问题的矢量形式解析解,同时对2种最优交会问题求解的性质与特点进行了分析对比。仿真结果验证了计算的正确性及燃料最优轨道相比能量最优轨道燃料消耗较少的事实。      

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

空间交会中多圈Lambert问题的算法改进与实现

针对目前多圈Lambert问题多种算法的不足之处,如精确性不高和难以编程实现等,利用问题解集的分布特点改进算法,编写可直接调用的Matlab程序,为多圈Lambert转移的拓展提供必要条件.以空间交会两动点间的轨道转移为例,建立二层优化的数学模型,并提出结合智能算法的解题思路.通过应用算例验证了程序的正确性和有效性.