基于跟瞄和加表PI滤波近程相对导航方法

针对由于加速度计存在漂移和目标星加速度未知,基于C-W(Clohessey-Whiltshire)方程递推的近程相对导航无法长时间使用的问题,提出了一种基于跟瞄相对测量信息修正相对位置/相对速度误差和估计加表漂移的方法,并给出了比例积分(PI)滤波近程相对导航算法。最后,进行了工程应用方式分析和仿真验证。相对位置误差估计精度优于50 m。仿真结果表明:该方法既能确保相对位置和相对速度输出的连续性,又可抑制跟瞄观测噪声并消除长时间积分累积误差。基于PI滤波的近程相对导航方法计算简单,易于工程实现,且已通过在轨考核验证。     

陀螺与磁强计组合定姿及漂移估计算法优化

针对陀螺长时间积分定姿精度受陀螺角速率漂移影响,单独利用磁强计不能连续确定三轴姿态的问题,提出了陀螺与磁强计组合定姿算法,利用磁强计估计的姿态误差校正陀螺积分姿态,并基于PI滤波估计陀螺漂移。仿真验证表明,基于陀螺与磁强计组合定姿的姿态确定精度为1°左右。陀螺与磁强计PI滤波组合定姿算法简单有效,适合在纳星、皮星等微小卫星上应用。     

陀螺与星敏感器组合定姿及陀螺漂移估计

研究基于PI滤波估计陀螺角速率漂移的陀螺与星敏感器组合定姿算法,首先推导了陀螺角速率漂移与姿态偏差四元数之间的关系,并基于姿态偏差四元数和PI滤波估计陀螺角速率漂移;接着给出了分别基于J2000惯性系和轨道坐标系的星敏感器与陀螺组合定姿算法和姿态偏差四元数求解方法;最后进行了工程应用方式分析和仿真验证。本文基于PI滤波的组合定姿算法简单,易于工程实现,并已通过在轨考核验证。     

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。     

空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法研究

提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。     

一种求解X射线脉冲星导航周期模糊数的新方法

因为X射线敏感器不能分辨具体的脉冲,X射线脉冲星导航方法存在整脉冲周期模糊数问题.现有求解周期模糊数的方法过程复杂,计算量大.本文在飞行器估计位置十分精确的假设下,提出了无周期模糊数的X射线脉冲星迭代滤波导航方法.UKF滤波器基于轨道动力学给出探测器的估计位置,以脉冲到达标称位置和估计位置的时间差作为反馈,进行迭代滤波,最终得到探测器的真实位置和速度估计.仿真表明,该方法能在火星探测器的日心转移轨道上实现高精度的导航,其精度可达到位置误差5km和速度误差0.5m/s.     

捷联惯性/大视场星光组合导航方法研究

近年来,使用星敏感器的导弹、火箭惯性组合导航成为国内外研究的热点.本文对捷联惯性/大视场星光组合导航方法进行了研究,建立了卡尔曼滤波方程,并利用SINS误差转移矩阵方法估计主动段导航误差.数学仿真表明:捷联惯性/大视场星光组合导航方法不仅可以修正姿态角偏差和陀螺常值漂移,还可以对主动段的速度、位置误差有很好的估计效果.     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

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。     

陀螺与磁强计组合定姿及陀螺漂移估计

随着微陀螺和微磁强计在小卫星上得到广泛应用,陀螺和磁强计组合定姿研究越来越受到重视。首先利用磁强计测得的前后时刻磁场强度,基于双矢量定姿确定本体相对惯性系姿态,并与陀螺积分姿态比较得到姿态误差;其次基于地磁场矢量修正后的姿态误差校正陀螺积分姿态,并基于PI滤波估计陀螺漂移;最后进行了仿真验证,结果表明该方法可以有效估计陀螺漂移,姿态确定精度在1°左右。     

利用虚拟观测提升自动转移飞行器导航精度

针对自动转移飞行器(ATV)自主导航过程中的高精度要求,提出了一种利用加表虚拟观测信息辅助捷联惯性(SINS)/天文(CNS)的组合导航方案。该算法利用了ATV无动力轨道飞行时的完全失重条件来改进SINS导航动力学方程,并获取加表零偏虚拟观测信息,从而实现导航状态的精确估计。不同更新率SINS/CNS/虚拟观测等多源信息融合采用了扩展Kalman滤波方法。ATV典型轨道仿真结果表明,虚拟观测信息的引入使ATV纯惯性导航定位、定速精度分别提升了82.33%和93.87%,使SINS/CNS组合导航定位、定速精度分别提升了98.35%和98.72%,定姿精度相应地维持不变。加表虚拟观测的引入使SINS在不增添其他传感器的情况下提升了导航精度,降低了SINS对外测信息的依赖性,具有重要实用价值。     

利用X射线脉冲星和多普勒频移的组合导航

为了提高航天器自主导航能力,提出了一种利用X射线脉冲星和多普勒频移的组合导航方法。多普勒导航利用相对于太阳的多普勒径向速度作为量测信息,该方法不能得到所有的状态估计。脉冲星导航系统具有完全可观测性,但是滤波周期较长,不能提供连续的导航信息。因这两种方法具有互补性,利用联邦滤波器来融合脉冲星导航与多普勒导航提供的信息。由于两种方法的量测方程与状态方程都是非线性的,采用无迹卡尔曼滤波器(UKF)作为子滤波器。实验结果验证了该导航方法的可行性和精确性。与脉冲星导航方法相比,该组合导航方法可提供更高的位置估计精度。     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

空间转移飞行器自主导航系统SINS／GPS／SS的卡尔曼滤波器降阶方案

基于Kalman滤波的Strapdown Inertial Navigation system/Global Positioning System/star sensor(SINS/GPS/SS)组合导航系统已被研究用于满足空间转移飞行器自主导航能力的需求.为提高该方案实时性,论文提出两步降阶简化设想.第一,在星敏感器精度较高且保持稳定的前提下,认为绝对姿态(四元数)误差较小,可忽略组合系统速度误差通道中的姿态四元数误差,实现姿态四元数误差与速度和位置误差的解耦,进而将原滤波器简化为分别估计姿态四元数误差和估计速度、位置误差的两个完全独立的降阶滤波器;第二,针对估计位置、速度误差的滤波器,采用噪声等效思想.简化加速度计误差模型,进一步降低滤波器维数.此时,原16维滤波器将被化分为两个同时运行的7维和6维降阶滤波器.仿真表明在计算量明显下降的同时,该降阶滤波器和原滤波器估计效果却相当.证实这种思想具有一定的可行性.     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/高度计/航姿仪(SINS/GNSS/ALTM/AHRS)组合导航算法.根据观测信息和动力学模型异常情况,引入自适应因子,进而控制对量测预测值的信任度,有效地抑制了不精确估计对导航结果的影响.     

基于光学/脉冲星的木星探测转移段自主组合导航

提出一种基于光学/X脉冲星的木星探测器转移段自主组合导航方案。该方案在探测器转移段动力学模型的基础上,以地球、火星、木星、木星卫星以及X射线脉冲星作为观测目标,从待观测目标的几何分布、视星等以及导航精度几个方面,分析光学自主导航待观测目标的可观测条件和可观测度,优化选取最优的光学观测目标;结合X射线脉冲星观测信息,构建光学/X射线脉冲星组合导航方案;结合无迹卡尔曼滤波算法,应用于木星探测转移段,实现探测器位置和速度估计。从数学仿真结果来看,该组合导航方案状态估计精度显著优于单独使用光学导航或者X脉冲星导航系统。     

一种月球车惯性/视觉组合导航方法研究

基于月球车主要依靠惯性导航和视觉导航的现状,设计了一种惯性/视觉组合导航方法。该方法根据惯性导航原理建立月面环境下的位置、速度和姿态误差方程,并利用惯导前后时刻的观测值计算相对运动参数,基于该参数与视觉导航相对运动观测值之差建立量测模型。该差值只与当前时刻惯导误差相关,避免了对状态的增广。针对量测噪声未知的问题,采用自适应卡尔曼滤波对量测噪声进行在线估计。仿真结果表明,该组合导航方法能提高定位精度以及横滚角、俯仰角精度,减小误差漂移,是一种有效的月球车自主导航方法。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的天基平台相对导航方法研究

根据相对运动学关系提出了一种天基平台对非己方目标的相对导航方法.基于测角相机和激光测距仪的组合测量方案,通过扩展Kalman滤波方法来估计天基平台与目标的相对位置和相对速度信息.在近共面轨道和近距离的假设下,给出了一种简化的导航算法,在目标轨道参数未知的情况下进行相对运动参数的估计,并获得了较高的导航精度.     

一种适应较大INS速度误差的地形辅助导航算法

地形辅助导航是飞行器实现自主导航定位的重要方式之一。传统的地形辅助导航算法在匹配过程中,一般对惯性系统的速度误差范围有较严格要求,当速度误差过大时匹配正确概率会迅速下降。提出了一种新的基于短链修正的概率数据关联地形辅助导航算法,首先,依据短时间内由速度误差积累的航位漂移较小的特性,通过附近短链的关联滤波结果修正长链上的节点;其次,设计了通过匹配链后验概率构造关联概率的方法。该方法能较好地处理INS速度误差较大的情况,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于TERCOM算法和直接基于概率数据关联的地形辅助导航算法。