基于半球谐振陀螺的捷联惯性姿态系统的一种粒子滤波方法

为了抑制积分运算带来的捷联惯性姿态累积误差.根据姿态角三角函数关系引入横滚、俯仰角的三个替换变量作为姿态变量,并根据系统姿念变量之间的约束方程和运动体的前向速度测量提出了基于半球谐振陀螺的捷联惯性姿态确定系统的一种扩展卡尔曼粒子滤波算法.采用基于国产半球谐振陀螺的捷联惯性测量组合进行实验与仿真,与标准卡尔曼滤波算法进行了比较.实验与仿真结果表明:该算法有效地提高了定姿性能.作为高可靠性姿态确定系统的备用算法,该算法尤其适用于长寿命的小型航天器.     

基于角速率和速度增量的捷联惯性导航算法研究

捷联惯性导航算法一般是基于惯性器件输出为角速率、比力或角增量、速度增量进行设计的,不能直接应用于陀螺输出为角速率、加速度计输出为速度增量的捷联惯性导航系统。为了解决此问题和满足精度要求,重新设计了一套捷联惯性导航算法:姿态更新算法采用了经典的四阶龙格-库塔法,推导出了一种新的速度更新算法,该算法可以有效补偿速度计算中的划桨效应误差。仿真结果表明,该种速度更新算法仿真速度快、精度高,具有一定的工程实用价值。     

捷联惯导姿态误差修正算法研究与仿真

组合导航卡尔曼滤波对姿态角进行修正时,将惯导的平台角误差近似为姿态误差,会带来较大的数学模型误差,从而影响测姿精度。通过分析组合姿态算法中姿态作为量测信息时平台角误差与姿态角误差物理意义的不同,得到了两者的转换关系,从量测矩阵修正和观测值预处理两个方面对原有的姿态组合算法进行改进,有效降低了数学模型误差。仿真结果表明,改进后的姿态组合算法误差状态估算更加精确,能够有效地提高组合导航的测姿精度。     

SIMU中加速度计动态误差数学模型探讨

在全面地考虑了捷联惯性测量组合 SIMU中加速度计各坐标系误差角的情况下 ,对 SIMU中加速度计的动态误差模型进行了推导。推导结果对加速度计动态误差数学模型的内容有了更为深入的认识 ,使得深刻理解动态误差的机理、提高加速度计及捷联惯性测量组合的精度设计有了更精确的数学依据。     

基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计

针对采用捷联稳定方案的旋转弹,为实现用数字计算方法提取比例导引所需的弹目惯性视线角速率信号,对一种基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计进行了研究。将目标的随机加速机动视作修正的瑞利-马尔科夫过程,与视线运动方程联立,建立了机动目标跟踪系统数学模型。由稳定平台的惯性测量元件实现对弹体姿态角的计算,另通过大视场捕获目标,获取目标相对光轴的误差角,综合两者可得目标相对惯性空间的视线角,对视线角进行数字微分获得视线角速度。其中,为避免放大测量噪声,采用自适应卡尔曼滤波法估计视线角速度。闭环仿真结果表明:与低通滤波算法相比,自适应卡尔曼滤波算法的精度高,对测量噪声抑制好,可获得比例导引所需的惯性视线角速率和跟踪角误差的滤波值,从而实现高精度控制。     

UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识

针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。     

旋转矢量航姿算法的一种新的表达式

传统的旋转矢量航姿算法一般采用陀螺的角增量输出来构造积分算法，本文将光纤陀螺输出的角速率信号再引入航姿计算，提出一种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在圆锥运动输入下的误差。与传统的旋转矢量法比较，新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定

为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。     

用于平台连续瞄准和校准的卡尔曼滤波器

本文为提高制导精度,讨论了用于惯性平台的连续瞄准、校准的卡尔曼滤波器,介绍平台系统和加速度表的误差模型、参数辨识的卡尔曼滤波方法及重力残数加速度表校准原理。     

一种对车载惯导中平动加速度干扰的处理方法

文章针对车体的频繁加减速所带来的平动加速度对姿态融合的干扰问题，提出了一种对干扰加速度的门限检测和动态隔离算法。首先，搭建了基于MEMS惯性器件的实验平台，其中包括STM32处理器和三轴陀螺仪、加速度计和电磁罗盘等。然后，实现了多轴数据处理和系统状态方程的建立，并采用卡尔曼滤波融合算法，实现了对载体姿态的解算。通过分析干扰加速度对系统输出的影响，根据车体加减速过程中Z轴加速度不敏感的特性，利用输出融合结果反馈的方式，设计了相对加加速度的计算方法，从而实现对干扰的隔离。实验结果表明：该方法能够获得较高的灵敏度，而常规的加速度归一化门限处理方法要延迟1~2个周期。在12次的检测率分析中，二者的测试结果是12:7，证实了该方法的有效性和性能优势。该方法对低成本车载惯导具有一定的参考价值，可以提高系统的融合姿态输出精度。     

一种改进的视线角加速度非线性估计与滤波方法研究

为消除采用跟踪-微分器渐进估计视线角加速度形成非线性比例微分(PD)型比例导引以提高末制导精度时因减小估计器产生的视线角加速度延迟形成的估计抖振噪声,提出了一种具有输出限幅的非线性跟踪-微分器和输出二阶低通滤波的视线角加速度估计滤波方案。仿真结果表明,该方案可明显减少估计抖振噪声和误差。滤波器参数对视线角加速度估计的消噪噪声和制导精度提高作用明显,一般宜采用低阻尼比的二阶低通滤波器。     

联邦滤波器在卫星姿态估计中的应用

本文介绍了由惯性器件、GPS姿态传感器、太阳敏感器、地球敏感器组成的卫星姿态测量系统 ,利用联邦滤波器对载体姿态进行分散化估计 ,计算机仿真表明该方案不仅有与集中滤波器相当的精度 ,且容错性好。在本文给出的系统中 ,选取不同的信息分配因子进行联邦滤波器的设计 ,可以获得不同的子滤波器性能 ,以利于故障诊断。     

基于MME/KF的电推进器推力在轨标定算法

为了确保小推力量级电推进器在轨工作的有效性,提出了一种基于MME/KF（Minimum Model Error/Kalman Filter）的电推进器推力在轨标定算法。该算法对推力标定过程为:首先使用飞轮产生一个已知的周期性力矩作用于卫星上,同时姿态控制器发送指令给电推进器来保持卫星的稳定;然后将陀螺仪数据代入MME算法中估计出卫星的角加速度,并利用KF算法实现电推进器在轨标定;最后进行数学仿真。结果表明该算法在常规推力下可以提高在轨标定精度,并且可以实现小推力条件下的在轨标定。     

运载姿控系统负阻尼零点网络的特性研究

为在不同条件下由运载姿控系统校正网络实现系统的稳定,根据负阻尼零点网络幅值相同、相位滞后的特性,将其用于校正网络设计以替代常用的正阻尼零点网络。证明了箭机对负阻尼零点网络的可实现性,以及测试的重复性和稳定性。某运载一级姿控系统负阻尼零点校正网络的应用表明,可在速率陀螺安装处一阶振型斜率为正时实现系统的稳定。该方法对其他型号的设计有一定的参考价值。     

Regularized robust filter for attitude determination system with relative installation error of star trackers

As one of the most critical issues for high-accuracy satellite attitude determination, the relative installation error of star tracker usually leads to inconsistency of the output attitude information. In this paper, an approach named regularized robust filter algorithm is proposed to control the relative installation error of star tracker in the attitude measurement data. Based on the uncertainty model established for the attitude measurement system, the weighted least square solution is presented and the regularized robust filter is deduced firstly. The algorithm parameters are then optimized with the design indices in order to minimize the upper boundary for the variance of the estimated error. Compared with the traditional Kalman filter, the regularized robust filter takes into consideration the effects of model uncertainty, which can be used to optimize the filter parameters during its design stage. Thus, the information of both the system model and the measurement data can be applied effectively. Moreover, the existence conditions need not be validated in the proposed filter algorithm, which is convenient for on-orbit application. Finally, simulation results demonstrate the validity and efficiency of the proposed method. The relative installation error of attitude determination is mostly reduced and the estimation precision is improved greatly.     

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象，提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法，并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型，最后通过两步投影理论做归一化限制，有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试，表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度；跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

基于紫外敏感器的卫星自主导航方法研究

研究了卫星利用CCD紫外敏感器进行自主轨道确定的方法。敏感器通过地球紫外图像提供地心方向矢量及姿态误差信息进而确定卫星轨道。采用Unscented卡尔曼滤波算法,对紫外敏感器测量精度、姿态误差、部分轨道参数以及地球模型对导航精度的影响进行了仿真验证。仿真结果表明本方法具有较高的定轨精度,其导航误差主要取决于紫外敏感器测量精度和卫星姿态误差。     

船载惯性测量单元姿态信息优化方法

随着海洋卫星通信技术的广泛应用，船载通信系统的需求量与日俱增。基于微电子系统的惯性测量单元主要用于测量船体姿态信息，实现姿态反馈与控制补偿，是船载卫星通信设备的核心器件。实际应用中通过卡尔曼滤波处理的惯性测量单元的姿态信息并不完善，经过分析惯性测量单元在运动过程中存在干扰性的有害加速度。分析了有害加速度的产生原因和对测量姿态的影响并提出姿态信息的优化方法。通过此优化方法可提升惯性测量单元的测量精度，增强船载通信系统的控制精度。     

应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。