时变拓扑卫星集群分布式自主相对导航方法

针对时变拓扑卫星集群的相对导航需求,提出了基于图论的时变拓扑分布式一致性无迹卡尔曼滤波算法。首先给出了固定拓扑卫星集群的相对运动方程、测角测距测量模型和无迹卡尔曼滤波算法,然后考虑测角失效时相对导航系统不可观或弱可观的问题,结合矢量环一致性约束,构造了一致性无迹卡尔曼滤波算法,以提高系统的可观度;在此基础上,针对时变拓扑卫星集群,以滤波精度为优化指标,在图论的基础上利用Dijkstra算法对卫星集群的时变拓扑结构进行重构,并将重构后的拓扑结构应用于卫星集群相对导航。仿真结果表明所提算法能有效改善不完备测量带来的模糊轨道问题,并且能够实现实时的拓扑重构,以满足时变拓扑星群的相对导航精度要求。     

无人机GPS／SINS／双星组合导航浅析

分析了GPS、SINS导航系统的各自优缺点，提出了将我国自主研制的双星导航系统运用于GPS／SINS组合导航系统中，形成新的GPS／SINS／双星导航定位系统，并利用卡尔曼滤波建立了系统误差模型，该组合导航系统安全可靠，满足在DPS或双星信号短期无效情况下定位导航的精度要求。     

一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法

针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题,提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感器测量获得太阳相对探测器的视线矢量,由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度,构建自主导航系统的两种信息观测方程;由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子,用信息融合技术和扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明:自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。     

对接靠拢段的一种相对导航算法研究

自主相对导航技术是空间交会对接靠拢段的关键技术之一。Unscented卡尔曼滤波(UKF)是基于Unscented Transform(UT)变换的一种新型滤波器,它避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,不必计算Jacobian矩阵,而且其状态估计精度要比EKF的高。本文研究了基于UKF滤波器的自主相对导航算法。该算法根据追踪航天器上交会雷达的测量值,采用UKF滤波器对追踪航天器和目标航天器之间的相对位置和速度进行了估计,仿真结果表明该算法可以满足位置和速度估计精度的要求。     

基于地月信息的奔月探测器自主光学导航

基于地月信息提出了一种奔月转移轨道的自主光学导航算法。该算法首先利用导航相机得到的地球和月球边缘图像与地、月几何形状模型，运用扩展源的空间获取算法导出地心和月心对应的像素，然后利用地心和月心像素、探测器的惯性姿态和该观测历元的地、月星历信息，通过基于UD分解的递推加权最小二乘算法确定了探测器轨道。还引入导航系统的可观度定义来分析了导航系统的可观性，数学仿真结果表明导航的位置误差小于30km，速度误差小于0．3m／s，证明该自主光学导航算法是有效的。     

基于激光实时跟踪测量的航天器编队相对位置测量方法

为了解决编队航天器间相对位置的高精度测量，实现航天器编队自主飞行，提出基于激光实时跟踪测量航天器间相对位置的测量定位方法，建立了航天器间相对位置测量的数学模型。该测量方法在直角坐标系下用Hill方程建立编队航天器相对运动模型，得出航天器相对运动轨迹的解析解，在极坐标系下建立航天器间相对位置的激光跟踪测量模型，将激光跟踪测量系统的测量值转换到直角坐标系，对转换误差进行去偏差补偿，利用卡尔曼滤波方法进行数据处理，以提高航天器间的相对位置测量精度。仿真结果表明，若对于测距精度为5厘米，测角精度为0．1度的激光跟踪测量系统，采用去偏差转换测量卡尔曼滤波方法，航天器空间相对位置精度可达到厘米量级。     

基于信息理论的INS／Vision相对导航系统可观测度分析

基于导弹编队协同作战的应用背景,提出了一种基于INS／Vision的相对导航方法。推导了领弹与从弹间的相对惯导方程,给出了使用视觉导航设备测量领弹与从弹间相对视线矢量的原理。用扩展卡尔曼滤波融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计相对位置、相对速度和相对姿态。用信息理论分析相对导航系统可观测度,给出随机变量的熵和共有信息的定义,将共有信息作为系统可观测度的衡量标准,分析了INS／Vision相对导航系统状态的可观测度,由此确定位置估计精度最高时领弹与从弹间的相对位置关系。仿真研究验证了相对导航方法的有效性和可观测度分析结果的正确性。     

深空自主导航系统的可观性分析

研究了深空自主导航系统的可观性分析。建立了自主导航系统的观测模型，并提出了一种基于位置确定分析和可观性秩条件的导航系统可观性分析方法；该方法克服了直接利用多个导航目标的视线方向、视线角、夹角和图像信息等非线性观测量进行导航系统可观性分析的困难。针对观测矩阵的秩无法通过表达式直接确定的问题。给出了基于观测矩阵奇异值分解的导航系统可观性分析方法，并用来分析了几种观测模式对应的导航系统的可观性和轨道参数可观度。可以为在不同轨道段组合不同的敏感器提高轨道的估计精度提供参考。     

对空间碎片的相对位姿估计

针对几何、质量特性参数均未知的空间碎片,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对位姿估计算法。该算法以单目相机获得的目标图像特征视线信息作为测量输入,以目标姿态、姿态角速度、惯量比、相对位置、相对速度和特征位置作为滤波状态。对算法进行可观性分析,给出两个可以保证算法可观性的条件。分别针对不同条件进行数值仿真,仿真结果表明新算法能够对几何和质量参数未知的空间碎片进行有效的相对位姿 估计。     

基于联合定轨策略的星间相对测量自主定轨亏秩问题的改进

发展基于天基测控网的卫星测控定轨技术是克服传统地面测控方式缺陷的有效手段,而仅仅利用天基星间测量信息进行自主定轨易产生亏秩现象.为消除亏秩问题进一步提高定轨精度,本文以位置速度矢量作为轨道改进状态向量,对基于星间相对测量自主定轨亏秩问题的本质进行了再探讨,针对星间相对测量的三个应用领域中继卫星系统、编队卫星星座、双星定位系统提出了基于联合定轨策略的天地基测量信息融合的改进措施.以双星定位系统为例提出了数值融合联合定轨算法,并进行了联合定轨仿真实验.仿真计算结果表明,基于数值融合算法的联合定轨策略能够大大改善法方程系数矩阵的性态,两天观测数据下用户星定轨精度可以达到11.26米.     

Cubature Kalman filtering for relative spacecraft attitude and position estimation

A novel relative spacecraft attitude and position estimation approach based on cubature Kalman filter is derived. The integrated sensor suit comprises the gyro sensors on each spacecraft and a vision-based navigation system on the deputy spacecraft. In the traditional algorithm, an assumption that the chief?s body frame coincides with its Local Vertical Local Horizontal (LVLH) frame is made to construct the line-of-sight observations for convenience. To solve this problem, two relative quaternions that map the chief?s LVLH frame to the deputy and chief body frames are involved. The general relative equations of motion for eccentric orbits are used to describe the positional dynamics. The implementation equations for the cubature Kalman filter are derived. Simulation results indicate that the proposed filter provides more accurate estimates of relative attitude and position over than the extended Kalman filter.     

Square-root quaternion cubature Kalman filtering for spacecraft attitude estimation

A novel quaternion estimator called square-root quaternion cubature Kalman filter is proposed for spacecraft attitude estimation. The filter approach uses a gyro-based model for quaternion propagation and a reduced quaternion measurement model to substantially reduce the computational costs. The process and measurement noises of the system model exhibit the same kind of linear state-dependence. The properties of the state-dependent noises are extended and more general expressions for the covariance matrices of such state-dependent noises are developed. The new filter estimates the quaternion directly in vector space and uses a two-step projection method to maintain the quaternion normalization constraint along the estimation process. The square-root forms enjoy a consistently improved numerical stability because all the resulting covariance matrices are guaranteed to stay positive semi-definite. Extensive Monte-Carlo simulations for several typical scenarios are performed, and simulation results indicate that the proposed filter provides lower attitude estimation errors with faster convergence rate than a multiplicative extended Kalman filter, a quaternion Kalman filter, and a generalized Rodrigues parameters (GRPs)-based cubature Kalman filter for large initialization errors.     

HCKF性能评估及其在传递对准中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法在传递对准中的应用问题，提出综合运用多变量函数泰勒级数展开和计算复杂度分析的性能评估方法。基于高阶球面-径向容积准则建立HCKF算法模型，并对其估计精度和计算量进行量化和对比分析：HCKF具有5阶泰勒级数展开精度且计算复杂度为O(n 4)，综合性能优于高斯厄米特积分滤波(GHQF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。将三种非线性滤波算法应用到舰机大失准角传递对准系统中，摇摆台试验结果表明：HCKF的估计精度比UKF高17%，计算量比GHQF小2个数量级，与HCKF性能评估结果一致。     

无速度测量下的航天器安全接近位姿一体化控制

针对考虑位姿耦合的非合作航天器交会对接场景,在没有速度测量情况下为了同时解决安全约束、模型不确定性、执行器故障和输入饱和问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波算法(CKF)的自主安全接近方法。首先基于容积卡尔曼滤波器和扩张状态观测器(ESO)分别估计目标航天器的位姿信息和相对速度信息;然后通过将一种新颖的安全包络与人工势函数(APF)结合设计自适应滑模控制器,并设计非奇异辅助系统对执行器故障和输入饱和带来的影响进行集中处理。提出的控制策略在不违反安全约束情况下,能在固定时间内实现位置接近和姿态同步。通过李雅普诺夫方法可以保证闭环系统固定时间稳定。仿真结果表明,所提控制方法具有较高的精度和良好干扰抑制能力。     

一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法

针对弹道再入目标轨迹跟踪问题，提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波（HPD-SRCQSPF）算法，该算法以混合建议分布为框架，由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布，另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近，因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明，对于弹道再入目标轨迹跟踪模型，相比于标准粒子滤波（SPF）算法和平方根容积求积粒子滤波（SRCQPF）算法，HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时，所提出算法的性能增益更为显著。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用

高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象，提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法，并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型，最后通过两步投影理论做归一化限制，有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试，表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度；跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

一种小型弹载混合式光纤惯导系统设计

为解决混合式惯导在小型弹载惯导系统的应用问题，在论述混合式惯导技术特点的基础上，提出小型弹载混合式惯导系统所涉及的三项关键技术：小型化设计技术，抗振动高可靠锁紧技术和基于降维Kalman滤波的抗扰动自标定技术。重点对第三项技术提出具体的技术方案和实现途径。在建立惯导误差模型的基础上，根据姿态精度因子(ADOP)可观测度设计出混合式惯导系统的自标定流程，进行了卡尔曼滤波的降维处理和抗干扰观测量设计。开展了原理样机的标定试验、力学环境试验和导航精度试验工作，试验结果校验了技术方案的可行性和自标定算法的正确性，为其在小型战术导弹中的应用提供了工程借鉴。