基于视线测量和轨道预报高轨非合作目标相对导航方法

对于非合作目标,由于中远距离星上相对测量手段有限,大多情况仅能获得视线角信息.仅视线测量相对导航方法在GEO轨道条件下滤波精度低、可观测性差.提出一种基于星间视线方位测量和轨道预报信息结合的非合作目标相对导航方法.建立基于星间相对运动模型的状态方程和基于星间视线测量和轨道预报信息的观测方程,分别选取了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种方法,仿真分析了轨道预报信息精度和滤波方法对导航精度的影响.     

基于约化相对轨道拟平根数的长期稳定高精度卫星编队导航技术

针对基于星间相对测量的相对导航算法中由测量方程将相对轨道拟平根数转化为相对位置过程导致的模型非线性,提出一种基于约化相对轨道拟平根数的卫星编队导航方法.该方法通过编队卫星之间一段时间的切向漂移估计半长轴偏差,合理处理半长轴偏差对双星相对动力学的影响,克服了模型线性化造成的误差,能够实现长期稳定的高精度卫星编队导航.     

椭圆轨道航天器相对导航的多项式插值滤波算法

针对运行于椭圆轨道的航天器的相对自主导航问题,建立了惯性坐标系下的近距离相对运动方程,方程中没有圆轨道的假设,相对Clohessy-Wiltshire(C-W)方程具有更广的应用范围。将二阶多项式插值(Divided Difference 2,DD2)滤波应用于相对导航算法中,和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相比,前者不需要对状态方程组进行微分处理,且对非线性函数统计特性近似到二阶程度。数值仿真比较了DD2滤波和EKF两种算法的性能,验证了利用惯性坐标系下的近距离相对运动方程实现相对导航的可行性,并分析了主动航天器的轨道和姿态确定误差对相对导航精度的影响。     

四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)及平方根形式的卡尔曼滤波(square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF)在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明:在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

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.      

基于改进型两步卡尔曼滤波的相对导航方法

采用Clohessy-Wiltshire(C-W)方程描述的近圆轨道相对导航状态方程具有线性的形式,而以航天器相对距离和相对方位作为测量信息的观测方程是非线性的,针对近圆轨道航天器相对导航的这一特点,给出了采用两步卡尔曼滤波(Two Step Kalman Filtering,TSF)的相对导航算法,并且利用Unscented变换方法,解决了两步卡尔曼滤波的状态初值确定问题,给出了TSF的完整算法.数值仿真比较了TSF和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering,EKF)、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)等算法的性能,验证了采用TSF方法实现相对导航的可行性和有效性.     

基于脉冲星的日地系平动点轨道自主导航研究

给出一种利用X射线脉冲星的平动点轨道自主导航算法. 分析了X射线脉冲星导航原理, 以脉冲到达时间差值为基本观测量, 建立导航系统观测方程. 在高精度星历模型下, 对日地系L₁点Halo轨道建立数学模型, 利用基于UD分解的无迹卡尔曼滤波方法进行导航定位, 并研究了摄动因素对导航结果的影响. 仿真结果表明, 在日地系平动点轨道的自主导航中, X射线脉冲星导航是可行的.      

四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）及平方根形式的卡尔曼滤波（square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF）在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明：在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

导航卫星的地面站定轨算法

导航星座轨道的长期保持是星座导航系统运营管理的重要组成部分,而现有的导航卫星地面定轨算法又存在精度不高或计算量大不适合工程应用的问题。为此,研究了单向、被动测量模式的导航卫星地面定轨算法。基于单向伪距观测,将导航卫星钟差参数作为状态量,推导了滤波算法的状态方程、测量方程,并最终建立了滤波器模型。以不同轨道面的4颗GPS导航卫星为例进行了2天的仿真试验,考虑卫星的可见性仿真中加入了测量中断,并设计在测量恢复后重启滤波算法。仿真结果表明,4颗卫星的轨道位置估计精度可以达到米级,钟差随机偏差的估计精度可以达到纳秒级,并且在滤波中断后重启滤波器,仍然可以达到此估计精度,表明此定轨算法具有收敛性和稳定性。     

基于视线矢量测量的火星接近段自主导航算法

为了实现中国首次火星探测接近段的自主导航,设计一种基于视线矢量测量的自主导航算法,以测量火星视线单位矢量为唯一观测量,在轨道动力学及星-火间几何关系的基础上,详细推导出了探测器位置矢量模的表达式,并进一步推导出探测器位置及速度矢量的表达式,建立自主导航算法.通过仿真验证,分别对闭合轨道和双曲线轨道下基于三视线测量自主导航算法的表现进行比较分析.     

自适应混合信息滤波算法及其在 相对导航中的应用

为解决相对导航模型中线性、非线性并存,及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题,提出一种混合信息滤波算法;考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素,提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法.理论分析及仿真验证表明,与基于Kalman滤波的传统导航算法相比,给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点,且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务;除上述特点外,在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下,给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整量测协方差阵的方式,使导航系统仍保持较高的精度.     

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。     

基于扩展卡尔曼滤波的XPNAV-1卫星自主定轨算法研究

X射线脉冲星导航1号（XPNAV-1）是全球首颗脉冲星导航专用试验卫星。利用该卫星观测的单颗脉冲星数据,采用几何约束方法,能够有效抑制轨道误差增长,但存在长时间定轨发散问题。针对XPNAV-1卫星拓展试验任务及脉冲星导航后续发展需求,利用多颗脉冲星的观测数据,研究基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的卫星自主定轨算法。首先,建立该卫星的轨道力学模型和观测方程;然后,详细论述EKF滤波算法和分段式定常系统（PWCS）的可观测性分析方法;最后,通过综合分析XPNAV-1卫星的观测数据、脉冲星对该卫星轨道的覆盖性以及系统状态的可观测性,进行自主定轨算法试验。试验结果表明,基于EKF的自主定轨算法滤波过程收敛,验证了该算法的合理性和有效性。     

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。      

一种多步的基于切换星间测量的多星自主导航算法

针对基于星间测量的多星自主导航问题,从载荷优化和节约成本考虑,提出了一种单套敏感器切换测量的导航方案。建立了该导航方案下的系统状态空间模型,并基于扩展卡尔曼滤波方程给出了导航估计算法。基于多步卡尔曼滤波方法,将集中的滤波算法解耦为多个平行的子滤波器,使计算量降低到原算法的50%以下,并且在切换测量的导航方案下,部分解耦出的子滤波器可以只预测不更新,能够进一步地降低计算负担。给出了多步滤波算法的推导过程,证明了其与标准卡尔曼滤波的数学等价性,故算法的估计性能及计算结果与标准卡尔曼滤波一致,但计算速度有明显提升。最后,通过具体算例给出了算法的仿真验证。