一种图像辅助火星着陆段自主导航方法

针对未来深空探测软着陆高精度实时导航的需求,提出了一种图像辅助的自主导航方案。首先通过下降段图像与落点区域地形匹配,获得着陆器相对于落点的位置和姿态;然后基于误差Kalman模型估计着陆器的状态误差,修正惯性导航的结果;在图像信息不可用的情况下,只进行惯性递推导航;这种方案既提高了导航的精度,也能保证实时性的要求。 数值仿真验证了该方案的可行性,该方案对未来实际工程任务具有很大的参考价值。     

深空探测返回器再入制导仿真分析

深空探测返回器再入环境恶劣,为了保证在此情况下仍然能够安全准确地返回,研究LQR标准轨道制导法和预测制导法,分析两种方法对再入初始条件的适应性以及在各种情况下的落点精度,并针对以第二宇宙速度再入的返回器进行数学仿真.仿真结果表明,在较大的初始偏差情况下,预测制导律比LQR制导律具有更小的航程误差.     

挠性太阳帆板驱动控制系统研究

主要研究了挠性太阳帆板的闭环驱动控制问题.利用挠性结构的模态恒等式,获得了广义状态空间形式的挠性太阳帆板驱动动力学方程.基于Lyapunov方法,设计了基于输出反馈的PD控制器,并根据广义系统理论讨论了闭环系统的正则性和无脉冲性,以确保控制系统是允许的.数值仿真验证了闭环控制算法的有效性并与开环控制进行了比对.最后进行了总结并提出新的研究问题.     

面向资源约束航天器控制系统的故障检测研究

针对航天器控制系统的闭环特性和星载计算机存储空间和计算能力等资源受限的特点,研究基于互质分解技术和Youla参数化方法的故障检测方法.考虑航天器控制系统动力学方程和运动学方程,建立线性化系统模型,并给出状态空间表达形式;以状态观测器为基础,利用互质分解技术和Youla参数化方法分别研究控制信号和控制误差与残差的关系,进而给出只与控制信号和控制误差相关的残差设计方法;建立卫星闭环姿态控制系统仿真平台对算法进行仿真验证.仿真结果表明:由于在故障检测过程中避免了观测器的并行运行,因此所提方法在保证故障检测性能的前提下减少了计算量.     

基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路...     

一种提高卫星相对轨道运动全物理仿真逼真度的新方法

现有的卫星控制系统全物理仿真很少对卫星绕地球的轨道运动进行模拟,即使在卫星间相对轨道运动的全物理仿真中也没有考虑地心引力差和惯性力项的存在,因此其逼真度受到了影响.提出一种在共面圆轨道近距离卫星相对运动全物理仿真中引入地心引力差和惯性力项的方法,提高了物理仿真实验的逼真度.     

基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计

提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波（CSUKF）算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波（STF）的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的（UKF）的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波（CUKF）和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法（CEKF）进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题.     

一种月球软着陆参考轨迹解析算法研究

使用了高度和航向航程匹配求解推重比的算法,解决了一种无直接解析解的参考轨迹的求解问题.在数值仿真的基础上,简化了参考轨迹的求解,给出了推重比与高度和航向航程的关系,以及这些关系存在的原因.应用Monte Carlo仿真法对该方法求解的可行性进行了仿真验证,并基于一个类Apollo的参考轨迹,验证了算法对参数分布引起的状态不定具有鲁棒性.     

基于黑盒测试环境的交会对接软件时序分析技术及应用

航天器空间交会对接难度大,GNC软件对任务的完成起到重要作用.由于交会对接控制软件功能复杂,时序要求严格,这对软件测试提出了很高的要求.基于黑盒测试环境,利用FPGA设计方法和时序分析技术,实现了对交会对接软件重要数据运行时序的捕获和对上下行信号相位关系的跟踪,完善了故障触发和上行注入手段.该测试环境在交会对接软件研制过程中起到重要作用.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.