一种基于太阳自转轴观测角的新型天文导航方法

针对太阳探测器,提出一种基于太阳自转轴观测角的新型天文导航方法,通过光谱仪测量太阳圆盘面边缘上两组连线互相垂直点的速度差值,建立速度差值与太阳自转轴观测角的数学模型,并以该观测角作为量测量来提供探测器的位置信息。仿真结果表明:相较于传统以太阳视方向作为量测量的导航方法,以太阳自转轴观测角作为量测量的新型天文导航方法的导航精度提高了17.4%。此外,还分析了测速敏感器精度、滤波周期和轨道倾角对导航性能的影响,为深空探测自主导航提供了新的理论与方法。     

基于EMD-CS的脉冲星周期超快速估计

面向X射线脉冲星周期估计的压缩感知（CS）中测量矩阵尺寸大,进而导致计算量大。针对这一问题,提出了一种基于经验模态分解-压缩感知（EMD-CS）的脉冲星周期超快速估计方法。将不同畸变度的脉冲轮廓进行EMD分解,得到一系列固有模态函数（IMF）。由于IMF包含了不同时间尺度的局部特征信号,脉冲轮廓畸变度这一微弱局部特征可体现在某些IMF中。采用迭代剔除法剔除冗余的IMF,剩下的IMF构成了测量矩阵。由于IMF的数量较少,采样率大幅减少。利用EMD-CS可实现X射线脉冲星周期超快速估计。通过计算复杂度分析结果可知,采样率与计算量呈正比关系。仿真结果中表明,EMD-CS的采样率为0.25%,仅为FFT-CS的1/29,因而计算量更小。     

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。     

一种基于天体观测的月球车位置姿态确定方法

针对月球车提出了一种基于天文观测的自主位置姿态确定方法.建立了利用天体敏感器测量得到的天体高度和方位作为观测信息的量测方程,并利用月球车运动的三阶常加速(CA,Constant Aceeleration)模型和姿态的欧拉角运动模型作为系统方程,给出了基于Unscented卡尔曼滤波获得月球车实时位置、速度和姿态信息的导航方法.计算机仿真表明该方法可达到较高的位置姿态确定精度.      

基于信息融合的深空探测器的自主导航方法

天文导航是深空探测器实现自主导航的重要手段之一 ,其基本原理是基于航天器轨道动力学方程和对天体的观测信息 ,利用卡尔曼滤波精确估计航天器的位置和速度。但由于天文导航只使用了相对于天体的角度信息 ,所以定位精度较低。为解决这一问题 ,文章提出了一种在天文观测信息的基础上 ,同时利用多普勒频移测量探测器与地面站的相对速度 ,并利用信息融合将两者有效的结合在一起的导航新方法。计算机仿真结果显示 ,该方法可以大大提高导航定位的精度     

航天器自主天文导航系统的可观测性及可观测度分析

天文导航系统中的观测量是一个重要的精度影响因素,星光角距和星光仰角是天文导航中两种最常用的观测信息,首先介绍了这两种观测信息及其量测方程的建立,然后从天文导航系统的可观测性和可观测度的角度,以观测矩阵的条件数作为系统可观测度的度量标准,分析了由于所选用的观测量的不同所导致的系统导航性能的差别,同时给出了一种衡量天文导航系统中的观测量和系统性能的分析方法.计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

RJMCMC粒子滤波方法在月球探测器自主天文导航中的应用

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化等问题,提出了一种将RJMCMC(可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗)算法应用于月球探测器自主天文导航粒子滤波器中的新方法.计算机仿真结果显示了该方法在加快收敛速度、提高导航定位精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

一种巡视器惯性/视觉组合导航新方法

在以运动参数误差为状态量、视觉导航与惯导导航相对运动参数差为观测量 的传统惯性/视觉组合导航方法中, 为解决相对运动参数同时与前后两个时 刻状态相关的问题, 采用将前一时刻位置和姿态误差增广到状态量中的方法, 并且假设增广的状态量为常值, 导致状态模型中引入了较大的误差. 基于 真实位置、姿态建立观测量误差模型, 导致观测量同时与前后两个时刻的状 态相关. 本文以惯导误差方程为状态模型, 采用四元数差形式的相对运动 参数差作为观测量, 基于上一时刻组合导航位置、姿态估计值建立观测量误 差模型, 实现了状态的增广, 并使得量测信息仅与当前时刻的位置误差和平 台失准角相关, 克服了状态模型误差较大的问题. 月面仿真和地面模拟实验 均表明, 该方法能够达到较高的位置和姿态估计精度.      

一种改进的巡视器惯性/视觉组合导航模型

在传统的以惯性与视觉相对运动参数差为观测量的惯性/视觉组合导航模型中,为了得到简单的观测矩阵,惯性相对旋转四元数与平台失准角之间的函数关系往往通过近似处理得到。但当航向角较大时,该近似处理的误差很大,不可忽略。为解决该问题,文章提出了一种不需该近似处理的改进的观测量误差分析方法,并建立了改进的观测模型。该方法利用含误差的惯性姿态已知的特点,得到了更精确的惯性相对旋转四元数误差表达式,减少了Kalman滤波中惯性与视觉相对旋转差的状态模型预测误差。月面仿真和地面试验表明该改进方法相比传统方法可实现更高的导航精度,其中位置精度提高达68%。     

月球探测器天文测角/单程无线电时间差分测距/差分测速导航方法

月球探测器高精度导航技术是确保月球探测任务顺利实施的关键技术之一。当前,大多数月球探测器都是利用地面无线电进行导航和控制,但存在可测控弧段短、易受干扰等局限性,且对于月球背面探测,存在无法直接测控的不足。针对上述问题,提出了一种新的基于天文测角/单程无线电差分测距/差分测速的月球探测器组合导航方法。该方法使用了天文星光角距、探测器接收到的来自地面站或中继星的单程无线电时间差分测距和时间差分多普勒测速3种量测信息,可有效抑制星上时钟和频谱仪的时间和频率测量误差。收敛后的平均位置和速度估计误差分别为902.7 m和0.12 m/s,最大的位置和速度估计误差分别为1 548.2 m和0.24 m/s。仿真分析结果表明该方法具有较高自主导航精度。