惯性+星光折射定位组合导航技术研究

由于现有惯性器件精度水平有限,纯惯性导航误差较大,因此需要采用组合导航的方式来提高导航精度。目前,全自主组合导航方式中传统的惯性+星光定姿组合导航方法只能实现定姿,不能实现定位,无法修正加速度表测量误差引起的惯性导航误差,故在精度上可提升空间有限。为此,提出了一种惯性+星光折射定位组合导航方法,重点从星光折射定位原理、大气折射模型、非线性滤波和选星策略几个方面进行论证及分析。通过理论分析与数学仿真相结合的手段,验证了星光折射定位原理的正确性及工程可行性,可将自主导航精度提升至100m,从而为进一步提高自主导航精度提供了一种技术途径。     

考虑星敏感器安装误差的弹道导弹捷联星光/惯性复合制导

弹道导弹捷联星光/惯性制导是在惯性制导基础上辅以星光修正的一种复合制导方法，能够显著提高导弹制导精度。由于星敏感器捷联安装在弹体上，安装误差会影响恒星测量的精度，进而影响复合制导精度，为此提出一种在线辨识并修正星敏感器安装误差的复合制导方法。建立了星敏感器观测量与数学平台失准角、星敏感器安装误差的关系方程，在导弹主动段关机后测量3颗独立的恒星获得6个观测量，利用最小二乘法估计出失准角和星敏感器安装、误差。改进了星光/惯性复合制导的最佳修正系数确定方程，直接修正了星敏感器安装误差的影响。数值仿真结果表明：所提方法可以有效地估计平台失准角和星敏感器安装误差，提高了捷联星光/惯性复合制导的精度。     

惯性平台中星敏感器安装误差标定方法研究

提出了一种基于星光/惯性平台系统中星敏感器安装误差的地面标定方法,利用高精度的星模拟器,模拟远处恒星,将星敏感器主光轴对准星光,通过测量恒星与平台台体六面体的位置坐标,经过坐标转换后,对比得到星敏感器在惯性平台中的安装误差.实验数据表明,该方法可准确测量出星敏感器在星光/惯性平台中的安装误差角,实现误差的精确标定.     

星光折射连续修正方法及制导规划

针对星光折射模型本身固有的缺点，对星光折射连续修正方法进行了研究，该方法首先探索折射星的分布规律，而后采用Unscented卡尔曼滤波算法+多星连续观测的方案实现定位。同时，对可用星与选星要素和基于突防规划的星光制导弹道设计两方面进行了研究，在星光制导制约机理研究的基础上，提出了惯性/星光制导规划方法，该方法包括导航星的优选策略、导航星优选技术和星点位置的精确计算3步。最后，介绍了星光制导系统的系统组成和功能原理。     

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。     

高空长航时无人机高精度自主定位方法

针对传统基于轨道动力学模型及非线性滤波进行间接敏感地平天文导航定位方法在实际应用中的局限性,提出了一种适用于高空长航时无人机自主导航定位的快速间接敏感地平天文解析定位新方法。分析了星光折射视高度天文量测的机理,导出天文三维定位的解析表达式,详细阐述了利用最小二乘微分校正法代替非线性滤波的天文定位方法,通过直接求解非线性量测方程组即可得到飞行器的精确位置信息,并对这种定位方法的定位精度进行了理论分析。该天文定位方法利用了星光折射间接敏感地平精度高的特点,又不需要飞行器动力学模型也不需要任何先验知识,算法简单可靠,计算量小,而定位精度与传统方法相当。最后,通过计算机仿真,验证了这种天文定位方法的有效性。     

一种实现GEO卫星自主导航的方法

针对目前关于GEO卫星自主导航方法中存在的精度低、成本高、实现复杂、可行性一般的问题,提出了一种基于多天体目标信息实现GEO卫星自主导航的方法。使用星敏感器敏感恒星信息和紫外地球敏感器敏感地球信息,建立了高精度GEO轨道动力学模型,并设计了EKF算法、UKF算法以及MCMCUPF算法进行导航解算。理论分析和仿真验证表明,提出的方法精度高、实现易,是一种切实可行,有效的卫星自主导航方法。     

基于扩维QLEKF的脉冲星/星间定向组合导航

面向星座卫星高精度自主导航技术需求,设计了一种融合X射线脉冲星和星间定向观测信息的组合导航方法。通过X射线探测器获得脉冲到达时间观测量,照相观测星相机和星间链路设备获得星间相对位置矢量观测量,设计导航滤波器对观测量进行处理,估计参与导航的星座卫星的运动状态。针对地球星历误差影响组合导航性能的问题,将地球相对于太阳系质心的位置扩充为状态向量,设计了扩维扩展卡尔曼滤波器,利用敏感器观测量对导航所需的地球位置矢量进行实时估计,从而削弱地球星历误差的影响。进而,针对滤波器参数选取影响状态估计精度的问题,设计了一种Q学习扩展卡尔曼滤波器（QLEKF）,主要思路是利用Q学习方法的决策能力,自适应地选择适当的滤波器参数以改善估计性能。数学仿真结果表明,所提方法能够有效减小地球星历误差对星座自主导航的影响,取得优于传统滤波算法的定位精度。     

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。     

一种采用行列聚类并行的星像坐标提取方法

为了提高星敏感器的数据更新率,必须减少星像坐标的提取时间。在提取星像坐标的过程中,现有基于FPGA的方法虽然避免了星图保存和读取过程,然而需要高性能的FPGA才能实现。为此提出了一种采用行列聚类并行的星像坐标提取方法,将逐个像素聚类的方式优化成像素队列聚类的方式,实现了对恒星星像坐标的实时提取,可以解决现有的实时提取星像坐标方法中像素输出时钟与处理时钟不匹配的问题,达到1个时钟周期处理完1个像素的目的,从而减少了星像坐标的提取时间,提高了星敏感器的实时性。最后把该方法嵌入到某星敏感器系统中,实验结果表明,与现有基于FPGA的实时提取星像坐标方法相比,在相同工作频率且不降低星像坐标提取精度的前提下,提取时间仅为现有方法的21.1%,数据更新率提高了近5倍。因此,该方法不但具有实时性,而且具有较好的鲁棒性。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

基于BP网络星图识别的样本构造方法

星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统，如何确定星敏感器上像点在摄影时刻所对应的恒星，即星图识别，是姿态测量的关键。本文根据星图识别问题本身的特点和神经网络技术的特性，提出了基于BP网络星图识别方法的一种可以兼顾性能和效率、利于实现的样本构造方法。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

An autonomous celestial navigation method for LEO satellite based on unscented Kalman filter and information fusion

A reliable and secure navigation system and assured autonomous capability of satellite are in high demand in case of emergencies in space. Celestial navigation is a fully autonomous navigation method for satellite. To near earth satellite, the earth direction is the most important measurement and the horizon sensing accuracy is the most important factor which effects celestial navigation accuracy. According to the mode of acquiring horizon measurement, satellite celestial navigation methods can be broadly classified into two approaches: directly sensing horizon using earth sensor and indirectly sensing horizon by observation of starlight atmospheric refraction. For these two methods are complementary to each other, a new Unscented Kalman Filter (UKF) based information fusion method is proposed here for hybriding them. Compared to the traditional celestial navigation method, this method can provide better navigation performance and higher reliability. The hardware-in-loop test results demonstrate the feasibility and effectiveness of this method, in most cases the accuracy is sufficient for near earth civilian satellite and moreover it can be used as a backup system to provide redundancy.     

A grid algorithm for autonomous star identification

An autonomous star identification algorithm is described that is simple and requires less computer resources than other such algorithms. In simulations using an 8/spl times/8 degree field of view (FOV), the algorithm identifies the correct section of sky on 99.7% of the sensor orientations where spatial accuracy of the imaged star is 1 pixel (56.25 arc seconds) in standard deviation and the apparent brightness deviates by 0.4 units stellar magnitude. This compares very favorably with other algorithms in the literature.