非合作目标超近距离光学相对导航方法及半物理仿真系统研究

针对非合作目标研究了一种可实时应用的超近距离相对导航方法,用相机主动获取目标飞行器图像,对图像进行预处理得到有效的边缘段信息。选取立方体卫星作为非合作目标的通用模型,用轮廓精化提取方法进行轮廓的三维重建,并给出了轮廓三维位置和姿态估计信息获取的具体步骤。建立了用四元数和相对欧拉角表示的追踪器与目标器相对姿态的轨道动力学模型,设计了基于衰减扩展卡尔曼滤波的相对导航算法。构建了一套基于运动导轨的半物理仿真系统,以验证算法的有效性和可行性。给出了仿真系统的硬件组成和软件功能。结果表明:所建仿真系统获得的相对距离10~0.5m内非合作目标相对位姿精度分别为0.03~0.15m,0.5°~1.5°,可用于非合作目标超近距离相对导航研究的相关验证;用所提方法可实现非合作目标的实时超近距离相对导航,能同时获得位姿及相关速度类导航信息,精度满足工程要求。该仿真系统在工程中有较大的应用价值。     

旋转控制固定鸭舵的导航初始化与控制算法研究

针对制导迫击炮弹的固定翼鸭舵导航初始化,设计了基于GPS信息的衰减记忆法扩展卡尔曼滤波算法,用于实时求解固定翼鸭舵的气动力合成矢量,然后结合固定翼鸭舵的气动数学模型,设计了固定翼鸭舵的导航初始化算法.并在直流电子负载系统的基础上设计了鸭舵的旋转控制算法,通过仿真试验验证了依靠GPS提供的位置速度信息和鸭舵滚转角速度信息可以快速实现固定翼鸭舵的导航初始化,为旋转控制固定翼鸭舵的工程应用,提供了理论参考.     

捷联惯导与星跟踪器组合导航算法研究

捷联惯导与小视场星跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,核心思想是利用星体跟踪器的高精度测角信息设计滤波修正算法对捷联惯导的导航姿态、方位和位置误差进行滤波估计并修正,以限制捷联惯导系统导航误差随时间的发散,最终提高系统长航时导航的导航精度。在分析小视场星体跟踪器量测量与SINS导航误差之间关系的基础上,设计了两种不同的组合导航算法：位置+方位修正算法和误差角组合导航修正算法。在此基础上对两种算法的导航精度进行了理论分析,并通过长航时仿真飞行数据进行了仿真验证。结果表明：位置+方位修正算法不受载体的位置误差的影响,更适用于星体跟踪器间断工作的情况;误差角组合算法不受载体姿态误差的影响,更适用于SINS初始位置误差得到有效修正的情况。     

面向小推力变轨的天文组合自主导航方法

针对小行星探测任务对导航系统自主性强、实时性高的需求,研究了一种面向小推力变轨的天文组合自主导航方法。根据工程实践分析并建立了电推进变轨过程中的动力学模型,给出了天文测角测速组合的小行星探测自主导航方案。为克服小行星探测器推力的不确定性,提出了采用自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波(AIMM-UKF)算法,以较少的模型个数实现对导航系统状态的覆盖,克服了模型集合先验信息不准确对导航精度的影响,提高了组合导航系统的鲁棒性和抗干扰能力。最后,通过数学仿真对组合导航算法的性能进行了验证,结果表明本文提出的组合导航方法估计精度更高、计算消耗更小,可满足小行星探测工程任务对导航系统自主性、实时性和高精度的需求。     

大视场星光修正惯性导航半实物仿真系统设计

针对飞行实验成本高、难度大的问题,设计并实现了一种大视场星光修正惯性导航系统的半实物仿真试验系统。该系统采用轨迹发生器模拟生成飞行过程中导航传感器数据,利用真实星敏感器与IMU的静态输出获得器件误差,结合时间软同步完成信息采集,通过组合导航模块实现模拟飞行过程的组合导航解算。实验结果表明,该系统具有较强的灵活性和通用性,可在地面验证星光修正惯性导航算法性能,具有一定的工程应用价值。     

无源北斗/惯导组合导航模糊自适应算法

为了提高无源北斗卫导/惯导组合导航系统在各种情况下的定位精度,提出了一种组合导航算法模型,并引入模糊逻辑算法对这一模型进行改进,通过监控卡尔曼滤波新息实时调整其噪声方差参数,实现了导航算法模型的自适应性,使改进后组合导航算法的定位精度得到提高。最后,通过仿真验证了模糊逻辑自适应算法可以有效地提高组合导航系统的定位精度。     

深空自主着陆导航技术研究与展望

随着深空探测活动范围的快速扩大,探测器需要在天体实施着陆与返回,因此对导航技术的自主性和精度要求越来越高。提出一种基于视觉/惯性的组合导航系统,该系统的计算机视觉模块采用SURF算法,不仅可以实时地确定探测器的位置,而且能够确定探测器的姿态;惯性导航模块实时获取探测器的位置、速度和姿态信息;组合导航系统采用Kalman滤波技术,将计算机视觉模块和惯性导航模块获取的位置、姿态信息进行组合。该组合导航系统将惯导系统与视觉系统信息融合,通过引入计算机视觉系统所获得的位置和姿态信息,可以有效减小惯导系统误差。仿真结果证明,这种组合导航系统能够有效提高系统导航精度。文中还展望了深空探测器天体着陆导航技术未来的发展趋势。     

基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

基于PI滤波估计加表漂移的兼容机与加表组合导航

研究基于PI滤波估计加表加速度漂移的兼容机与加表组合导航算法,针对加表存在漂移不能长时间使用,而兼容机不能保证连续输出且速度测量精度相对较低的问题,提出仅利用兼容机位置作为观测量采用PI滤波估计加表漂移的方法,并与加表组合导航给出连续位置/速度信息。基于PI滤波的组合导航算法简单,且易于工程实现;仿真结果表明基于兼容机位置与加表组合导航算法能有效估计加表漂移,提高位置/速度估计误差;兼容机位置与加表组合导航算法已通过在轨考核验证。     

航天器最终逼近段的相对导航研究与半实物仿真验证

针对两个航天器的最终逼近,对采用光学成像敏感器进行测量的相对导航算法进行了研究.结合航天器相对运动的动力学模型和光学成像敏感器的测量模型,在分析系统噪声和测量噪声的基础上提出一种基于线性卡尔曼滤波的相对导航算法.在滤波器具体设计过程中,对由于星体姿态和安装引起的测量偏差进行了补偿,并在考虑光学测量敏感器测量时延的情况下对相对导航算法进行了改进.最后进行了光学敏感器在回路中的实时仿真,仿真结果验证了相对导航算法的有效性和合理性.     

基于天文角度观测的机载惯性/天文组合滤波算法研究

针对采用天文/惯性位置组合时对导航选星有特殊要求,提出了基于天文角度观测信息的机载惯性/天文组合滤波方案及算法.对基于天文角度观测的INS/CNS组合导航系统的原理进行了充分阐述,分析并建立了基于单星或多星观测条件下的组合导航系统线性化量测方程,并针对角度观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量,并在此基础上设计了组合滤波器算法.最后进行了组合导航系统仿真,并通过协方差分析的方法对比分析了单星和双星观测条件下的滤波性能.仿真结果表明,即使是在单星观测条件下,组合导航系统也能获得较好的定位精度;若观测星数增多,则可以大大提高系统性能,表明该组合导航系统设计方案是成功可行的.     

北斗/罗兰C组合导航非线性滤波算法研究

北斗/罗兰C组合可以实现无源三维导航定位.建立了组合导航系统状态方程和量测方程,针对量测方程为非线性的情况,分别应用扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF),设计了滤波算法,仿真结果表明,采用UKF方法比EKF方法能改善定位效果,该方法已经成功应用在工程实践中.     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。     

INS辅助高动态下GPS快速捕获半实物仿真研究

在INS/GPS组合导航系统中,当使用环境对GPS信号捕获的快速性有特殊要求时,运用外部信息辅助可以有效提高GPS信号的捕获速度。虽然GPS捕获算法在理论上已经比较成熟,但是在具体的工程实现中却存在诸多问题。本文针对实际应用需求,分析并建立了基于INS辅助的GPS快速捕获仿真模型,设计了相应的半实物仿真系统,并对该系统进行了多次动态仿真试验。对试验结果的分析表明,本文所采用的GPS捕获方法在实际的硬件环境中仍然有效,GPS在INS的辅助下不损失精度,而捕获速度可以提高两个数量级,满足实际系统需要。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

基于多圆交汇的天文定位与组合导航方法

惯性/天文组合导航系统具有全自主、抗干扰能力强等特点,在一些特殊的导航领域受到了人们的高度重视。本文研究了一种天文多圆交汇迭代定位算法,具有数值计算稳定,适合任意多颗导航恒星参与计算的优点,并能同时计算出对应的定位误差协方差阵;在此基础上,将捷联惯性导航系统与天文导航系统组合,构成了扬长避短的组合导航系统,采用扩展卡尔曼滤波算法实现捷联惯导与天文定位两者的信息融合。最后进行了仿真实验,其结果表明,该天文定位算法简单有效,定位误差模型准确,组合后的系统具有较高的精度。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。