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。     

行星表面陨石坑检测与匹配方法

 针对深空探测器光学导航技术的需要,提出了行星表面陨石坑导航路标的提取与匹配方法。陨石坑是行星表面最显著的地形特征,在光照条件下,陨石坑具有清晰的几何轮廓。结合光照方向,通过陨石坑边缘的检测、边缘配对以及形状参数拟合等处理实现陨石坑的提取。对检测出的陨石坑,基于平面二次曲线的几何不变特性,采用投票策略实现与陨石坑数据库的匹配,并设计陨石坑误匹配及失配的校正策略,从而有效地确定陨石坑在目标天体表面的全局位置。最后通过嫦娥一号获得的目表图像验证了所提方法的有效性和可行性。     

Novel approach of crater detection by crater candidate region selection and matrix-pattern-oriented least squares support vector machine

Impacted craters are commonly found on the surface of planets, satellites, asteroids and other solar system bodies. In order to speed up the rate of constructing the database of craters, it is important to develop crater detection algorithms. This paper presents a novel approach to automatically detect craters on planetary surfaces. The approach contains two parts: crater candidate region selection and crater detection. In the first part, crater candidate region selection is achieved by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) detector. Matrix-pattern-oriented least squares support vector machine (MatLSSVM), as the matrixization version of least square support vector machine (SVM), inherits the advantages of least squares support vector machine (LSSVM), reduces storage space greatly and reserves spatial redundancies within each image matrix compared with general LSSVM. The second part of the approach employs MatLSSVM to design classifier for crater detection. Experimental results on the dataset which comprises 160 preprocessed image patches from Google Mars demonstrate that the accuracy rate of crater detection can be up to 88%. In addition, the outstanding feature of the approach introduced in this paper is that it takes resized crater candidate region as input pattern directly to finish crater detection. The results of the last experiment demonstrate that MatLSSVM-based classifier can detect crater regions effectively on the basis of KLT-based crater candidate region selection.     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

基于路标观测角的星际着陆器自主位姿确定技术

针对利用导航路标进行六自由度状态估计这一非线性、模糊性问题,对星际着陆器自主位姿确定技术进行了研究。为了减小算法的复杂性,提高求解精度,基于欧式变换下角度不变性,提出以导航路标观测视线之间所形成的夹角作为观测量,对像素观测方程中位置、姿态状态进行解耦求解。通过对观测矩阵的讨论,分析了导航路标空间分布对位姿确定精度的影响,给出了导航路标选取的最优观测方案。最后利用蒙特卡罗仿真对所提导航算法进行了验证,并对影响导航精度的各相关因素进行了分析。     

MEMS惯测技术在管道测绘系统中的应用

针对小口径管道的测绘问题,提出了一种MEMS惯测装置在小管道测绘系统中应用的方法,直接利用地标点信息为MEMS惯测装置装订初始方位,采用因子图理论对惯性/里程计组合导航信息进行处理,通过后续处理对装订误差进行修正,解决了MEMS惯测装置无法完成初始对准的问题。给出了惯性/里程计组合导航的因子图以及和积算法递推公式,并通过牵引试验对所提方法进行了验证。试验结果表明,提出的应用方法能够有效解决小口径管道的测绘问题,在100m间隔的路标点条件下,单边定位精度能够达到5cm。     

重力传感器参数双轴旋转调制标定方法及实验验证

重力传感器参数的外场标定可充分发挥重力仪的测量潜力，提高重力测量的精度。利用全局可观性方法，对加速度计在静态条件下的参数可观性进行了分析，推导了静态多位置条件下加速度计参数可观的条件。根据理论推导的参数可观的条件，以双轴旋转重力仪为实验平台，设计了标定参数的编排方案。实验结果表明，该方法所测得的刻度因数对角线的最大偏差达到了10-8量级，利用对角线上的刻度因子修正了三轴转台的标定结果。2800s纯惯导解算结果证明，使用外场标定参数与实验室三轴转台标定参数的纯惯性导航精度相当。     

地球卫星星光折射导航量测量及其性能对比

星光折射天文导航是一种重要的地球卫星自主导航方式,量测量是影响其导航精度的重要因素。在地球卫星星光折射导航中,折射视高度、星光折射角、折射星像素坐标（折射星矢量）是3种常用的量测量,结合星光折射导航的基本原理重点介绍了这3种量测量的获取方法和量测模型,通过仿真和可观性分析比较了相同条件下3种量测量的导航性能。仿真结果表明,由于折射星像素坐标可以同时反映星光折射的大小和方向可观性高,而星光折射角和折射视高度仅能反映星光折射的大小,无法反映其方向可观性低,因此折射星像素坐标的导航性能优于星光折射角和折射视高度。此外,本文也对星敏感器精度、卫星轨道高度、星敏感器安装夹角3种因素对3种方法导航性能的影响进行了分析。     

空间多机器人协同的多视线仅测角相对导航

研究了空间多机器人对非合作目标的多视线协同仅测角相对导航问题。为利用多视线信息融合提升仅测角相对导航性能,给出了一种可观测度优化的多视线仅测角相对导航方法。首先基于二阶CW方程构建了中心机器人与目标相对动力学模型和状态方程,并构建了仅包含多伴飞机器人视线角的观测方程,结合扩展卡尔曼滤波算法,形成多视线仅测角相对导航系统;然后分析推导得到可观度最优的视线间夹角条件,提出了兼顾可观测度和长期自然维持的多伴飞机器人观测构型优化方法;最后,数学仿真结果表明,提出的多视线仅测角相对导航系统、可观测度最优的视线夹角条件和观测构型优化方法,可以显著提高距离状态可观测度和估计性能,且具有较好的工程可用性。     

Landmark Navigation Rule, a New Navigation Device

Two new methods of landmark navigation were recently presented. The landmarks are assumed to be within sight of the navigator but with unknown positions. Both methods require computations which are time consuming when a computer is not available. This correspondence presents the concept of a new navigation device called ?landmark navigation rule? which eliminates all the computation effort required in both new methods. The device is simple in construction, lightweight, and consumes no power.     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。     

水下重力匹配定位算法综述

随着重力测量和水下导航技术的发展,惯性/重力匹配导航技术因其精度高、自主性强和航时长等优点,已成为水下自主导航的重要研究方向。惯性/重力匹配导航系统主要由惯性导航系统、重力实时测量、海洋重力场背景图和重力匹配定位算法构成。重力匹配定位算法通过将实时测量的重力异常值与构建的重力场背景图进行匹配,得到水下运载体当前时刻的位置信息,是惯性/重力匹配导航技术的核心。本文详细介绍了重力匹配算法的技术发展现状,重点分析了具有代表性的ICCP算法、SITAN算法、矢量匹配算法及其衍生算法,并对惯性/重力匹配水下自主导航技术的未来发展进行了展望。     

基于虚拟地标的行人惯性SLAM算法

针对当前仅使用低成本惯性传感器的行人导航系统航向角存在较大累积误差的问题,研究了一种只使用惯性传感器信息的虚拟地标构建方法,并通过匹配虚拟地标点对位置和航向进行误差补偿.在此基础上,结合同时定位与建图(SLAM)方法的思想,实现了仅基于惯性传感器的SLAM,提高了行人导航的精度和可靠导航时间.试验结果表明,该方法能够有效消除纯惯性行人定位系统的累积误差,在2027m2的单层建筑物中空间位置误差小于10m.     

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

基于奇异值分解的组合导航可观测度计算

以捷联惯组为主惯导的组合导航系统具有短时定位精度高、可靠性强等优点,但其依然存在长时间导航精度不高、运算量大、组合效率不高等问题。为更好地完善组合导航系统的误差补偿和抑制技术,对SINS/DVL组合导航系统的可观测性能进行了研究。在分段定常系统(Piece-wise Constant System,PWCS)的可观测性分析方法及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法基础上,结合可观测性矩阵的遗传特性,提出了一种简化的状态量可观测性分析方法,并对该方法进行了理论仿真。为方便比较状态量的可观测程度,对各状态的可观测度进行了归一化处理。最后,通过湖面跑船实验设计了不同的航迹机动方式,计算了关键导航参数的可观测性能。实验证明,该方法可以实时计算组合导航参数的可观测度,根据可观测度设计的航迹可以有效提高导航精度,定位精度可提高1个量级,收敛速度也获得了明显提高。     

基于卫星信息的惯导系统可观测性分析

可观测性分析是组合导航系统进行滤波器设计的重要内容,直接影响状态估计时的收敛速度和收敛精度,因而需要对状态变量的可观测程度进行定量分析。文章针对基于卫星的惯导系统在机动方式时的可观测性分析进行研究,改进了组合导航系统的可观测度,省略了外观测量的求取,有效减少了计算量,简化了分析步骤。仿真结果证明了该方法的有效性。     

着陆小行星的视线测量自主光学相对导航算法及其可观性分析

 以软着陆小行星为工程应用背景,提出了基于视线(LOS)测量的自主光学相对导航算法,并对导航算法的可观性进行了比较深入的分析研究。首先,基于透视投影模型的共线方程,给出了导航测量方程和测量敏感矩阵;接着,通过多个视线矢量的测量,应用高斯最小二乘微分修正(GLSDC)和龙贝格-马尔塔(LM)算法对探测器的位置和姿态参数进行了估计。然后,通过对误差方差阵逆矩阵秩的分析,比较详尽地分析了不同数量视线观测条件下导航算法的可观度和可观性。最后,通过数学仿真对所提出的自主导航算法的可行性进行了验证。     

基于“速度+姿态”快速传递对准的可观测性分析

惯导系统初始对准一般采用卡尔曼滤波器对初始姿态误差角进行估计,而在设计卡尔曼滤波器之前通常要对系统进行可观测性分析,确定卡尔曼滤波器的效果。捷联惯导系统的卡尔曼滤波模型在传递对准时,为线性时变系统,而线性时变系统的可观测性分析比较困难。文中采用一种依据系统矩阵的奇异值确定状态可观测度的方法对基于“速度＋姿态”快速传递对准的卡尔曼滤波模型进行可观测性分析,结果表明该方法可直接简单地实现系统状态的可观测度分析。     

高空长航时无人机SINS/CNS组合导航系统仿真研究

根据高空长航时无人机的特点研究了SINS/CNS组合导航系统并进行了仿真。研究了分段定常系统(PWCS)的可观测性分析方法和基于奇异值分解的系统状态可观测度分析问题,并提出了一种改进的状态可观测度分析方法,在求状态变量的可观测度时,抛开了观测量,只利用可观测矩阵进行分析,然后将该理论应用到SINS/CNS组合导航系统中,证明了其合理性与可行性,进一步根据可观测度分析的结果对系统进行反馈校正,通过仿真结果证明导航精度得到了提高。