火星探测光学自主导航半物理仿真系统设计

针对火星探测中的捕获段和环火段,探讨火星探测光学自主导航半物理仿真系统的设计方案.研究了轨道动力学模型和光学相机导航系统图像处理方法,建立了自主导航算法模块的观测模型和输出显示模块的模型,利用Unscented卡尔曼滤波算法对探测器的位置和速度滤波.仿真结果表明,自主导航精度较高.     

基于数据融合技术的多导航传感器性能评价系统研究

试飞是对导航传感器性能进行评价的有效手段.为克服仅采用单一导航传感器作为评价基准的缺陷,提出了基于数据融合技术的多导航传感器性能评价方法及其系统实现.设计的多导航传感器性能评价系统融合了卡尔曼滤波、最优固定区间平滑滤波、最小二乘加权等多导航传感器数据融合算法,在分析上述融合算法特点及使用的基础上,从信息流的角度出发,设计并实现了相应的多导航传感器性能评价系统.给出了评价系统的主要功能模块的设计与实现.还通过仿真数据对评价系统的功能和性能进行了测试,测试结果表明评价系统能准确地实现对导航传感器性能的评价.     

极区横向地理系空间稳定型惯导算法研究

针对地心惯性系和当地地理系的空间稳定型惯导系统导航算法在极区导航失效的问题,提出了适用于空间稳定型惯导系统的极区导航算法。该算法通过伪经纬网构建了横坐标系参考框架,建立了横向地理系空间稳定型惯导系统力学编排,并在此基础上重新推导了通用的误差模型。最后,通过极点附近区域与穿越极点区域仿真分析了算法的极区有效性。仿真结果表明该算法在极点附近区域解算的伪航向角误差小于3′,伪经度误差小于4′;在穿越极点区域解算的伪纵摇角、伪横摇角误差小于0.3′,伪航向角误差小于3′,伪东向、伪北向速度误差小于1m/s,伪经度、伪纬度误差小于4.2′。该算法克服了极区导航计算溢出、误差放大等问题,提高了系统的极区导航精度,能够满足极区导航要求。     

基于步进式运动模型的单兵协同导航算法设计

基于足部微惯性测量单元(MIMU)和超宽带测距的协同导航技术是一种解决卫星信号受限环境下单兵自主导航难题的有效途径。根据零速修正辅助的惯性解算特点,建立了一种单兵协同导航模型,协同导航状态为各单兵的位置和航向,系统输入为足部MIMU提供的每步位移和航向增量。将算法与相关文献中提出的两种算法进行了对比分析,该算法的优点是无需对足部惯导模块做任何改动和进行反馈修正,易于工程实现且不损失精度。通过三人协同导航试验分析了算法的性能,数据分析表明协同导航在不同条件下可以不同程度地改善系统的定位性能。     

Galileo系统完好性处理的方法研究

对于卫星导航系统而言,系统所能提供的完好性指标和导航定位精度是同样重要的。欧洲的Galileo系统将在2008年建成,届时它将与美国的GPS系统相互补充。本文在对GMileo系统导航定位指标分析的基础上,结合系统完好性监测的设计特点,推导了系统地面完好性信道(GIC)监测算法和用户自主完好性(RAIM)监测算法,建立了数据完好性播发体制。     

高超声速飞行器组合导航算法

以高超声速飞行器为对象,建立了卫星/惯性组合导航模型。选择组合系统的状态量并建立状态方程,推导位置观测方程和速度观测方程,通过位置、速度交替组合实现卫星/惯性系统的组合。通过仿真验证算法的有效性,仿真结果表明卫星/惯性组合导航可以得到较好的位置和速度信息,适中的姿态精度信息。     

惯性/星光/卫星组合导航系统可视化仿真研究及实现

组合导航可视化仿真是验证多传感器组合导航方案、算法正确性和可靠性的有效手段,可以通过曲线、图形的方式对多传感器组合导航过程进行三维直观演示。为充分验证所提出的惯性/星光/卫星多传感器组合导航系统的精度和可靠性,本文设计了基于VC++的多传感器组合导航的算法可视化仿真验证系统,采用任务分离技术分配主辅线程实现界面显示和算法运算并行工作,同时利用API函数实现高效、高速的串口传输和界面显示,提高系统的实时性。实验结果表明,本文设计的系统可以满足多传感器组合导航系统可视化仿真演示的需要,运行稳定可靠。     

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降.针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法.DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果.仿真结果表明:在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s.与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能.     

低轨微纳卫星全磁自主导航算法研究

针对低轨微纳卫星体积小、功耗低的设计约束,提出了基于低轨地磁的定轨/定姿全磁自主导航算法.该算法仅利用三轴磁强计测量值和卫星动力学方程建立Kalman滤波器,实现了低轨微纳卫星的全自主轨道确定和姿态测量,理论仿真结果表明,该全磁导航算法精度能够满足低轨微纳卫星的一般要求.利用高精度地磁模拟器搭建了微纳卫星全磁自主导航地面仿真验证系统,对算法进行了全物理仿真测试和实验误差分析,进一步验证了全磁自主导航算法的可行性,为低轨微纳卫星提供了一种低成本、高自主、高可靠性的导航方法.     

一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法

针对使用传统位置匹配算法解决SINS/USBL组合导航的问题,需要先利用USBL输出信息实时求解出载体的绝对位置,设计了一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法.该算法无需求解绝对位置,直接利用超短基线系统原始输出的高度角、方位角和斜距等相对测量信息进行卡尔曼滤波组合导航,且在滤波器设计时能够根据传感器测量精度对滤波参数进行设计,更有针对性.通过理论数据仿真和湖面试验数据处理,证明了该组合导航算法能够在一定程度上提高导航精度,具有可行性.