ICP算法在地磁辅助导航中的应用

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟退火法的启发,提出采用扇形扫描法搜索最优匹配,推动ICP算法向全局最优迭代;其次,结合RANSAC法,有效地剔除了地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。仿真结果证实了改进算法的良好性能。     

利用地磁场测量的小卫星自主导航设计

地磁场矢量是卫星所在位置的函数 ,通过对地磁场的测量 ,即可实现对近地小卫星的自主导航。本文采用卡尔曼滤波技术设计了小卫星基于地磁场测量的导航方法 ,在采用地磁场模型时选取磁偶极子模型 ,以此使设计算法的计算量大大减少。最后利用数字仿真验证了系统性能。     

一种基于地磁场曲面线性化拟合的快速导航定位方法

地球主磁场随空间变化平缓的特性会令绝大多数已有的地磁导航方法陷入困境.针对这个问题,提出了一种全新的地磁场导航定位方法,即在局部区域内用线性平面拟合磁场曲面,进而通过求解线性方程组来获得磁场测量点的位置估计区域.同时为了减少线性化误差的干扰从而实现精确定位,进一步给出了基于多级子图的导航定位方案.相较于已有的地磁场导航方法,提出的方法不仅不依赖变化剧烈的地磁异常场,更能使运算速度大幅提高,存储量大幅降低,且不需要长时间的路径累积来收敛,并能够实现大范围区域内的快速搜索定位.最后以IGRF模拟全球磁场进行仿真实验,证明了此方法的有效性.     

近地卫星磁测自主导航算法研究

地磁场具有较为完善的数学模型，而地磁场矢量是卫星位置的函数，利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换，UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计，从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量，进行了数学仿真。仿真结果表明：经UKF滤波后，卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知，该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。     

基于遗传算法的地磁匹配搜索策略

为降低导航成本,提出仅利用磁测计和里程计的地磁场匹配定位方法.为解决搜索空间过大的问题,提出以遗传算法在匹配区域搜索可能路径的方法.该方法以相关性度量作为适应度函数,交叉与变异仅针对点列的相对关系完成,提出用局部适应度函数自适应调整交叉概率与变异概率.仿真结果表明,该方法可以有效完成地磁匹配导航中任意形状路径的匹配.     

地磁导航发展与关键技术

地磁导航技术作为一种无源自主导航方法,具有抗干扰能力强、无积累误差和精度适 中的优点。本文简述了地磁场理论,回顾了地磁导航技术的研究历程,综合分析了地磁导航 技术采用的导航算法,指出了制约地磁导航技术发展的三大关键技术和当前的研究动向,最 后对地磁导航技术未来的发展和应用做了展望。     

已知最大定位误差的点特征松弛匹配

研究了在已知最大定位误差的情况下时，如何对基本点特征松弛匹配算法进行改进，以提高匹配性能。基本思想是利用已知的最大定位误差，确定两点对的最小匹配度量，从而减小虚假特征点对匹配结果的影响。采用针对模拟图像及实际卫片航片图像对的实验，比较了两种方法的性能。结果表明，在已知最大定位误差的情况下，该改进方法比基本点特征松弛匹配算法具有更好的匹配性能。     

基于概率数据关联的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点重要方法之一，论文在分析概率数据关联滤波器的基础上，提出了一种基于概率数据关联滤波的新的地形辅助导航算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测，把飞行器的位置作为状态，建立了基于概率数据关联的地形辅助导航模型，利用概率数据关联滤波算法计算飞行器的位置坐标。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优干TERCOM算法。     

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

基于地磁场模型修正的自主定轨

地磁场模型存在的误差是磁测定轨精度较低的主要原因之一,为提高自主定轨的精度,本文采用扩展卡尔曼滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法,以磁强计及星敏感器输出信号为测量信息,对卫星的位置及速度信息进行了估计,并对地磁场模型中几个重要的高斯系数进行了估计与修正。最后给出了数学仿真算例。     

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。     

基于偏振光及重力的辅助定姿方法研究

提出了一种以太阳方向矢量为基准的偏振光导航方法,该方法利用太阳方向矢量物理意义明确的特点,消除了直接利用偏振光进行导航定向时存在的180°模糊性问题。为完全观测载体姿态,同时引入了重力观测量,提出了利用偏振光及重力矢量联合辅助定姿的方法,并详细推导了该方法的观测方程,同时给出了当姿态误差较小时,观测方程的简化线性形式。利用该姿态观测方程,设计了基于偏振光及重力辅助定姿的偏振光/GPS/SINS组合导航算法。理论分析及仿真表明,通过引入偏振光及重力矢量进行辅助定姿,导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了系统对载体姿态的估计性能,且使得组合导航系统可以完成大初始姿态误差时的导航任务。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取，对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题，提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差，在传统脉冲星计时观测的基础上，增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量，共同增强XNAV。首先，分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型；然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中，以建立ADDF滤波模型；最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明，在相同的初始状态和初始噪声误差条件下，与传统X射线脉冲星导航算法相比，多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上，位置估计误差降低到 200 m 左右，速度估计精度提高40%以上，且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

交会椭圆轨道目标Hill制导误差分析

在交会椭圆轨道目标阶段,Hill制导受各种误差因素的影响。介绍了椭圆轨道目标Hill 制导的误差因素,并着重研究了导航误差和控制误差对终端位置的影响,给出了误差的基本 表达式。与交会圆轨道目标情况进行比较,分析了初始真近点角对导航误差引起的终端位置 偏差的影响。在此基础上给出了一种修正算法,理论上证明了修正算法能显著提高终端位置 的精度。通过Monte\|Carlo方法的仿真结果表明,合理改变初始真近点角能减小导航误差引 起的终端位置偏差,并且修正算法能更有效提高制导精度。
     

考虑钟差修正的X射线脉冲星导航算法研究

基于X射线脉冲星的航天器自主导航依赖于精确时间的测量,因此星载时钟 钟差对导航性能有不容忽视的影响。在原子钟钟差模型和航天器动力学模型基础上,提 出一种考虑星载时钟钟差修正的脉冲星导航算法。仿真结果表明,该算法可以有效消除钟差 的影响,保证了导航精度,研究结果对脉冲星导航的工程应用有一定的理论参考价值。
     

纬度未知条件下捷联惯导系统初始对准分析

在捷联惯导系统静基座初始对准的传统方法中,一般要求准确知道当地的地理纬度,如果给定的纬度存在误差,将可能影响初始对准精度。在静基座条件下并且地理纬度未知时,研究捷联惯导系统的初始对准实现问题,并对初始对准精度作详细分析。研究结果表明,在静基座条件下,借助于捷联惯组中的陀螺和加速度计的测量值可以估计出对准点处的地理纬度,再利用估计纬度进行初始对准,如果选择初始对准算法适当,纬度估计误差将不会影响对准精度。     

初始对准误差对惯性制导误差影响的简化算法

惯性制导系统初始对准的主要任务是精确确定载体坐标系和制导坐标系之间的初始方向余弦矩阵和载体的初始速度。惯性制导的精度在很大程度上取决于系统初始对准的精度。本文基于初始对准误差引起的惯性导航误差模型,针对近程战术武器系统,在一定精度范围内,忽略引力变化和发射时载体的初始速度,推导出初始对准误差对惯性制导误差影响的简化算法。该算法具有模型清晰,计算简便,易于使用的特点,避免了繁琐的运动学建模和编程计算过程,并且为在项目论证阶段不具备完备的总体数据支持的条件下,进行初始对准精度指标分配提供了理论依据。并经仿真验证,简化算法具有一定的精度。     

一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法

提出了一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法。用两步卡尔曼滤波算法替代常规算法估计水平误差角,根据水平误差角快速收敛的估计结果估计收敛较慢的方位误差角。给出了算法模型。理论分析和仿真结果表明:该算法对水平误差角的估计收敛速度可提高1倍,对方位误差角的收敛速度也相应提高,精度与常规方法一致,是一种有效的快速初始对准方法。     

月面着陆器INS/CNS深组合导航方法

针对月面着陆器下降过程中的姿态快速调整需求，导航系统必须具备实时快速解算能力，而传统天文导航算法星图识别过程计算量大，占用了一定的硬件资源和能耗，限制了月面着陆器动态响应能力的提高。针对这一问题提出一种基于图像灰度误差的惯性/天文深度组合导航方法。该方法利用惯导辅助星敏感器构建灰度误差函数，根据灰度误差梯度优化姿态失准角，无需星图识别过程依旧可以完成对姿态的估计。仿真结果表明，在导航星数目不少于3颗时，该方法可在与惯性/天文松、紧组合姿态精度一致的前提下，将计算时间缩短60%，姿态精度维持在10″(非光轴)、50″(光轴)以内；在导航星数目小于3颗时，依旧可以进行导航解算，姿态精度维持在50″(非光轴)、100″(光轴)以内。将其应用于月面着陆器等实时性需求较高的背景中，有助于降低算法的计算量，节约硬件资源和系统功耗，为未来月面着陆器导航系统的设计提供新思路和理论参考。