一种基于UPF的月球车自主天文导航方法

介绍了月球车自主天文导航原理和传统的迭代解析高度差方法，提出了一种基于月球车运动模型和UPF（Unscented粒子滤波）的自主天文导航新方法。该方法仅需利用由星敏感器和惯性测量单元测量得到的恒星的天体高度，结合月球车的运动模型，通过UPF滤波，即可获得高精度的月球车实时位置信息。计算机仿真结果表明该方法与传统方法相比，定位精度有了大幅提高，同时对几个关键的精度影响因素的仿真分析显示该方法可以有效的减弱量测噪声，星历误差等对系统性能的影响，使系统具有更高的适应能力。     

考虑地球敏感器误差的自主导航方法研究

为减小自主导航过程中地球红外辐射误差及地敏安装误差的影响,以星敏感器和地球敏感器的测量作为导航信息,提出了一种捷联惯导/天文信息组合的自主导航方案。针对地球大气辐射不均匀和地球敏感器安装误差对确定地心矢量的不利影响,建立了地球红外辐射亮度与等效地平高度的关系。利用这一关系,给出了对地球敏感器测量修正的函数关系以及地球敏感器安装误差估计方法。以恒星矢量和地心矢量的星间角距作为量测,采用批处理最小二乘方法对弹道导弹的导航信息进行了估计。仿真结果表明:通过对辐射误差的补偿可大幅提高自主导航的精度,验证了补偿方法的可行性和导航算法的有效性。研究为工程应用中修正地球红外辐射误差提供了一种新思路。     

星光模拟的半物理仿真技术

航天器利用星光定位导航技术是航天器自主导航的一种新的方法。它不依赖于无线电和GPS等导航手段，在航天器进行深空探测和绕地飞行中都有着非常重要的应用，因此，国内外都在对天文导航技术进行深入的研究。但是航天器利用天文定位导航技术的实验研究不仅难度很大而且成本昂贵，因此国内外均采用地面半物理仿真进行实验研究。利用航天器天文导航半物理仿真模拟实验系统，可以深入研究航天器的关键定位导航技术，准确模拟量测信息及其误差特性，从而精确验证天文导航方法的有效性和准确性并进行系统精度分析。我们在自主天文导航技术研究的基础上，建立了一套天文导航半物理仿真实验系统平台。半物理仿真实验系统平台从结构上可分为两大部分：一是星光模拟器，通过液晶光阀和光学系统模拟和显示星敏感器接收到的星光；二是星敏感器模拟，用摄像机智和台式计算机模拟星敏感器，完成星图采集、图像处理和导航解算等。     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

基于Unscented卡尔曼滤波器的卫星自主天文导航研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法，建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的，利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针对非线性系统的估计新方法。本文提出将Unscented卡尔曼滤波用于自主天文导航。计算机仿真结果显示Unscented卡尔曼滤波的估计精度远优于推广的卡尔曼滤波。     

一种基于信息融合的卫星自主天文导航新方法

直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平是两种基于天体敏感器的自主天文导航方法,其定位精度主要取决于地平的敏感精度。通常利用红外地平仪直接敏感地平的方法简单、可靠,但精度较低,而近年出现的利用星光折射间接敏感地平的方法精度高,但必须能观测到符合一定条件的折射星,根据上述两种方法的特点,提出了一种基于信息融合的直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平相结合的自主天文导航的新方法,计算机仿真结果表明该方法可以进一步提高系统的精度和可靠性。     

一种利用地球敏感器的星光导航方法

针对直接敏感地平的红外地平仪-星光导航系统精度低的问题,提出通过建立扁率误差补偿函数,研究扁率引起的姿态角测量误差;建立地心矢量的姿态角误差模型,通过修正地球扁率误差来补偿姿态角,对卫星施加姿态偏转指令调整地心矢量偏移。同时基于SODERN地球红外辐射模型,考虑红外辐射强度随纬度和季节的变化建立真实红外辐射曲线,通过滤波算法获得精确的地球切线边缘的量测信息,提高红外地平仪测量精度。仿真结果表明,该方法有效提高了基于红外地平仪的星光导航定位方法的可靠性和精度,导航位置误差能达到500m左右,较原有系统提高3倍以上。     

一种姿态机动辅助下的天文导航系统偏差自校准方法

基于成像型紫外敏感器的自主导航是一种典型的天文导航方法,其精度不仅取决于敏 感器的测量噪声,而且与系统性误差的大小密切相关。针对成像型紫外地球敏感器的特点, 建立了紫外敏感器测量模型。为消除系统误差对自主导航精度的影响,提出了一种姿态机动 辅助下的偏差自校准导航滤波方法,并以紫外地球敏感器测量偏差为例,设计了导航滤波算 法。数学仿真和半物理仿真结果表明,该方法能显著地提高自主导航精度。
     

一种利用磁强计和星敏感器的自主导航方法

基于地磁矢量高度方向梯度大的特点能够获得高精度的地心距信息,结合利用星敏感器精密测角信息可以得到航天器地心距矢量的高精度方位信息的特性,提出一种基于磁强计与星敏感器的自主导航方法。同时为降低星上计算量、提高自主导航收敛速度和导航精度,以地球固联坐标系下的轨道动力学方程作为系统状态方程,并在此基础上设计了组合导航扩展卡尔曼滤波器(EKF),利用Swarm卫星高精度磁测数据进行数值仿真校验。结果表明,自主导航滤波器收敛速度快,导航精度明显提高,位置精度和速度精度分别为0.52 km、0.89 m/s(1σ)。     

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。     

基于星光大气折射的卫星自主轨道确定

本文研究了利用星敏感器进行卫星轨道确定的自主导航方案。这种自主导航方案完全利用高精度的CCD星敏感器，以及大气对星光折射的数学模型及误差补偿方法，精确敏感地平，从而实现航天器的精确定位。以某太阳同步轨道卫星为背景，针对本文给出的星光折射光的卫星导航方案，结合推广的卡尔曼滤波算法，使用模拟数据进行了仿真研究，定位精度为38m。仿真结果说明，星光折射角的测量误差和大气折射模型的不确定性是影响导航精度的主要因素。     

轨道面旋转角对GEO卫星广播星历参数拟合的影响

广播星历参数拟合是建立卫星导航系统的一项关键技术,星历用户算法的简洁高效直接决定了用户导航定位的效率。在基于GEO、IGSO和MEO三类卫星的北斗二代导航定位系统中,GEO卫星的广播星历参数拟合是迫切需要解决的难点之一。基于广播星历参数的最小二乘解法,推导出了轨道面旋转角对广播星历参数的影响表达式,分析了轨道面旋转角的大小对广播星历参数拟合稳定性的影响。计算结果表明,通过增加轨道面旋转角不仅很好地解决了GEO卫星广播星历参数超限的问题,而且确保了广播星历参数拟合算法的精度和可靠性。     

一种利用剩磁标定的星光/磁测备份自主导航方法

针对空间机动平台GNSS导航系统易受干扰的缺陷,提出一种基于剩磁标定的磁测/星光备份的自主导航方案。当GNSS信号完好时,利用GNSS高精度测量信息和磁强计/星敏带剩磁干扰的联合测量信息不仅可实时估计出机动平台导航参数,同时准确标定出运行环境的剩余磁场强度;当GNSS信号受干扰中断时,在剩磁准确标定的基础上启用磁场/星光备份自主导航方案完成机动平台的导航参数实时估计。由仿真结果可知,当GNSS信号正常时该导航方案具备较高的剩磁标定精度,三轴标定误差为0.026nT,0.293nT,0.107nT;而当GNSS信号受干扰时,备份导航方案三轴位置估计误差为87.3m,172.5m,65.2m,三轴速度估计误差为0.78m/s,0.86m/s, 1.04m/s。 仿真结果表明该方案具备较强的可行性。     

一种航天器星光折射连续导航方法

针对星光折射航天器自主导航应用中观测缺失导航折射星造成误差上升甚至导航发散的情况，提出一种适用于航天器星光折射导航空白段的新方法。阐述了星光折射导航机理，给出了导航星观测窗口，进而设计基于神经网络的导航算法，该方法充分利用已有信息，有效预测并修正航天器状态信息，使星光空白段前后导航误差变化平稳，发挥星光折射间接敏感地平精度高的特点，保证了航天器高精度定位，且不需要添加硬件设备，算法简洁、实用。最后，通过计算机仿真校验了该导航方法的有效性。     

平台单星复合制导方法研究

为了提高武器命中精度,开展了平台单星复合制导方法研究。通过建立星敏感器观测量、平台失调角与落点偏差之间的联系,构建星光修正模型;同时利用数值寻优方法确定最佳星方位。仿真证实,平台单星制导方法能够有效降低制导工具误差,是提高导弹命中精度的有效手段。     

朔月期间基于SEMOI的卫星自主导航方法研究

为解决朔月期的卫星自主导航,提出了一种利用日地月光学信息(SEMOI)的实现方法。利用朔月期卫星-太阳方向矢量与卫星-地球方向矢量间夹角,由迭代最小二乘法估计历元时刻的卫星定位数据,并以轨道预报方式实现卫星自主导航。给出了计算流程。仿真结果表明,该法的定位精度可满足民用卫星的导航要求。最后讨论了采样周期和敏感器精度等因素对定位精度的影响。     

一种利用泛函网络进行导航卫星钟差预报的方法研究

为提高导航卫星钟差预报的精度和实时性,提出一种基于多项式和泛函网络相结合的钟差预报方法。该方法首先根据卫星钟的物理特性用多项式进行拟合,并用泛函网络对多项式拟合残差进行建模,其中泛函网络的结构是通过小波降噪及相空间重构的方法确定。最后以GPS卫星为例,进行四组短期预报实验。结果表明,所提方法能够实时有效地对导航卫星钟差进行拟合和预报,且精度优于IGUP星历。     

An algorithm for estimation and separation of ephemeris and clock errors in SBAS

The estimation and separation of ephemeris and clock errors is an integral part of a SBAS (Space Based Augmentation System). Generally, the global solution is based on the full state approach for satellite errors (ephemeris and clock) and station errors, using a large least square estimator; or the other way is to sequentially estimate the ephemeris and clock through a Kalman filter, using a complex model of the satellite dynamics. In this paper, the estimation and separation of ephemeris and clock errors is addressed through a unique approach of combining both the methods. The algorithm employs measurements, which are pre-processed for various errors and known biases. A single difference technique is used to separately estimate the ephemeris and clock components. The ephemeris Kalman filter uses a priori information of ephemeris errors along with measurements through a minimum variance estimator to provide ephemeris error estimate. A similar approach is adopted in the clock error estimation process, to provide clock and clock rate estimates. The algorithm results are presented using simulated data for known errors in ephemeris/clock and subsequent retrieval. This algorithm estimates these errors as corrections to the broadcast Global Positioning System (GPS) navigation data, required by a SBAS user for accuracy improvement.     

基于自适应差分进化和BP网络的罗盘误差补偿

To improve the acuuracy of heading angle measured by electronic compass, a new error compensation method is proposed based on adaptive differential evolution algorithm and BP neural network. In the method, the 3 layer BP neural network is used to model heading angle error, and adaptive differential evolution algorithm is adopted to train the weights of network, thus obtaining a more exact error model, and compensating the heading angle error measured by electronic compass. Compared with other compensation methods such as 8 position least squares, BP neural network, differential evolution algorithm for optimizing BP neural network, and so on, its error compensation accuracy is significantly improved, the method has strong global optimization ability, great convergence rate, good stability, and so on. The experimental results show that after compensation, the error range of heading angle is decreased from -16°~30.7° to -0.22° ~0.2°, which satisfies the needs of higher accuracy navigation systems.