深空探测器接近段自适应滤波方法研究

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务的全自主导航方法.基于状态模型和量测模型的非线性卡尔曼滤波方法在天文导航中被广泛使用.卡尔曼滤波要求状态和量测模型误差是高斯白噪声且先验协方差信息已知,但在深空探测器天文导航系统中,状态模型和量测模型噪声通常不能精确知道且是时变的.因此,自适应卡尔曼滤波器广泛用于解决状态和量测模型误差未知且时变的问题.本文首先结合火星探测器接近段的实际情况分析了火星探测器接近段模型噪声的时变特性,然后对三种常用的在线调节自适应滤波方法在火星探测接近段的滤波表现进行了仿真实验.      

火星探测器自主导航方法综述

火星是人类深空探测的重要目标之一,火星探测器的自主导航是探测任务的重要支撑技术。针对火星探测器自主导航方法的国内外研究现状进行综述与总结,讨论和分析了火星探测器自主导航可行的导航信标和测量手段,对自主导航算法需要研究的关键技术进行了梳理和探讨,提出了火星探测器在巡航段、捕获段和环绕段等不同阶段场景下的测量手段、自主导航方法的建议和设想。     

基于视线矢量的深空自主导航算法研究

针对深空探测器在行星际飞行的轨道确定问题, 研究了一种基于视线矢量的自主导航算法. 结合深空探测任务的特点, 以太阳视线矢量和地球视线矢量作为导航系统的观测量, 在详细分析太阳敏感器测量原理的基础上, 给出了太阳视线矢量的观测模型及其观测误差表达式. 通过分析导航相机观测原理, 给出像元像线观测模型, 并推导了地球视线矢量的观测误差. 根据惯性空间内视线矢量间的几何关系, 详细推导了探测器的位置矢量及其误差表达式, 结合非线性扩展卡尔曼滤波建立自主导航算法. 利用深度撞击任务的实际飞行数据对本文提出的深空自主导航算法进行了仿真验证.      

基于线性协方差分析的接近天体在轨导航方法研究

针对深空探测接近段自主导航高精度、高可靠性和实时性的要求,提出在轨融合光学测量信息和无线电测量信息的接近段自主导航方法.为选择合适的光学测量信息和无线电信息在轨融合,结合线性协方差分析方法和基于B平面参数的误差分析方法,分析了不同光学观测信息和无线电测量信息在轨融合的导航方案,说明了提出的自主导航方法可有效提高导航精度,并对光学观测信息的选择给出了合理的建议.基于蒙特卡罗打靶的仿真分析验证了所提出分析方法的有效性.     

一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法

深空探测任务中自主导航测量误差是影响深空探测自主导航系统精度的主要影响因素。针对抑制自主导航测量误差的问题,提出一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法,该方法在对系统非线性不等式几何平面约束建模的基础上,利用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)非线性规划方法,对深空探测器自主天文导航系统的非线性不等式约束进行非线性规划,直接辅助减小深空探测器自主导航系统的量测误差;利用CKF-SQP量测优化非线性约束滤波方法,对深空探测器自主导航系统的状态进行估计,进一步减小系统随机误差。仿真结果表明:所提方法可以有效抑制测量误差,实现深空探测器高精度自主导航。该方法可为深空探测器提供一种可行的高精度自主导航方法。     

一种基于B平面参数的深空天体接近段自主轨道控制方法

针对深空探测接近目标天体段轨道,提出了以B平面参数为制导目标参数的自主轨道控制方法.由自主导航系统确定探测器的当前位置和速度,通过精确轨道动力学积分外推到目标天体的近心点得到B平面误差,利用线性制导公式计算出修正轨道需要的速度增量,并用误差椭圆来统计修正后B平面误差.以火星探测为例进行蒙特卡罗仿真,验证了该方法的正确性.     

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

基于自适应滤波的脉冲星导航方法研究

基于X射线脉冲星的自主导航技术能够为深空探测航天器提供高精度导航信息.脉冲星星表误差对导航性能存在不利影响,特别是方差不确定的星表误差,会引起较大定位误差.建立不确定项的导航模型,提出一种基于方差匹配的自适应滤波方法,通过估计不确定观测模型中的待估参数减小不确定项对观测的影响.通过数学仿真对比了自适应滤波方法和传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）,验证了所提方法的有效性.     

火星探测巡航段天文自主导航方法研究

对于火星探测巡航段的自主导航问题,提出了一种基于太阳及行星观测的自主导航方法。在巡航段初期及后期,根据探测器在太阳系中的位置关系,分别选择太阳、地球及太阳、火星作为观测目标,采用星载太阳敏感器和光学相机测量导航天体实现矢量,建立观测方程。利用非线性扩展卡尔曼滤波,分别建立两种观测方案对应的导航算法。仿真结果表明巡航段导航定位精度优于100 km,定速精度1 m/s。该方法实现简单,系统资源要求不高,对未来火星探测具有一定的工程参考价值。     

基于火卫二视线测量的火星接近段自主导航算法

针对火星接近段导航通信时延大、存在通信盲区、自主导航可用观测信息有限等问题,提出了一种基于一组火卫二相对探测器视线矢量测量的天文自主导航算法,每个导航周期测量一组火卫二视线矢量可得到其中某一时刻探测器的完整轨道信息的估计值,该方法不依赖于轨道渐近线方向等先验信息。考虑到存在火卫二和火星在同一视场的情形,此时结合火星中心视线矢量方向以及火卫二的星历信息可估计出精度较高的探测器轨道半径,作为第一种方法的补充观测量,提高导航精度。最后给出仿真校验,验证了该方法的导航精度和可行性,表明该方案能够满足未来火星探测接近段自主导航需求。     

基于测速测角敏感器的火星探测器自主导航方法研究

提出了一种基于天体光谱红移测速和利用星光敏感器测角的测速测角组合导航新方法。该方法与现在的深空探测器导航方法相比,优势明显：一是无需太复杂的轨道动力学模型,简单易行。二是不需要依赖地面的无线电信息,无时延。最重要的是消除了测角导航方法引入的微分误差和测速导航方法引入的积分误差,可以实现精确天文自主导航,满足深空导航连续自主、实时高精度的基础要求。针对该导航方法,首先完成了轨道动力学模型和量测模型的建立工作,然后根据模型的非线性特点,分别采用扩展卡尔曼滤波算法完成了对该组合自主导航方法的研究。最后,对该方法进行仿真验证,通过对仿真结果的分析可以发现,测速测角组合自主导航方法满足巡航段的导航精度指标要求。     

月球着陆器悬停阶段相对自主导航方法

月球着陆器着陆阶段导航信息分析是实现安全软着陆月面的一个关键.针对悬停阶段导航信息的要求,根据月球着陆器携带的仪器设备及其获取月面信息的特点,利用激光测距仪和光学导航相机进行光学相对导航.首先建立相对导航坐标系;其次根据各个坐标系之间的关系确定各转换矩阵和导航信息,估算着陆器相对月面着陆点的位置和姿态;最后通过仿真实验对该方法进行验证.结果表明,将激光测距仪和光学导航相机在着陆悬停阶段获取的月面信息进行融合,能快速、精确进行相对位置、姿态计算;对我国下一步的探月有重要应用价值,并可应用于火星探测和其他小行星探测的软着陆的近距相对导航.      

火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究

针对火星定点采样、载人登陆和基地构建等任务的需求,提出了一种火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制(Guidance Navigation and Control,GNC)方案。针对大气进入前的高精度导航需求,提出了基于X射线脉冲星和火星表面陆标图像的融合自主导航方法;针对火星着陆探测进入、下降和着陆(Entry,Descent and Landing,EDL)过程的高精度绝对和相对导航需求,提出了基于陆标图像、IMU(Inertial Measurement Unit)和测距测速信息的多信息融合自主导航方法;针对精确定点着陆要求,设计了大气进入和动力下降过程的制导与控制算法。数学仿真结果表明,提出的方案能够实现高精度的定点着陆(精度100 m)和相对避障(精度为0.5 m),可满足任务需求。     

基于陆标图像的火星精确着陆自主导航方法研究

针对火星精确着陆自主导航高精度的要求,提出一种仅利用火星地表陆标图像信息的自主导航方法。该方法考虑了图像拍摄到图像测量信息可用之间的时间延迟,将成像时刻探测器位置和姿态作为系统状态,利用其与探测器当前状态之间的相关性,并通过迭代扩展卡尔曼滤波算法实现对探测器当前位置、速度和姿态的估计。在该导航方法下,重点研究了导航陆标位置误差对导航精度的影响。最后,通过数学仿真验证了所给出的自主导航方法,并分析了导航陆标位置误差对导航精度的影响。     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。