面向高轨空间的北斗导航性能增强星座选型研究

由于高轨空间超出北斗卫星导航系统的正常服务区域,导航信号微弱、可见性差,难以实现高轨飞行器全程稳定可靠的导航定位服务。提出了以空间卫星为时空基准传递平台,向高轨空间区域发射导航信号,从而提高高轨飞行器导航性能的方法,并展开面向高轨空间的北斗导航性能增强星座选型研究。基于卫星可见性、精度衰减因子（DOP）、信号接收门限和所需增强卫星数目等评估指标,仿真分析了基于LEO星座、MEO星座和HEO星座的北斗导航增强性能。     

基于天文观测技术的惯性导航系统的空中对准

提出了一种基于CCD星敏感器的捷联惯性导航系统的空中对准方法.应用双线性方程求解被观测星在星敏感器坐标系中的坐标值及传统最小二乘微分校正法求解捷联惯性导航的姿态,该姿态值与捷联惯性导航解算姿态的差值就是惯性导航系统的失准角.作为Kalman滤波器的观测量,计算机仿真结果表明,天文姿态信息有效地校正了陀螺漂移和初始失准角引起的位置和速度误差.     

基于SINS/GPS/CNS的机载综合导航系统故障诊断方法研究

传感器是导航系统中的重要部件,传感器故障容错性的分散化滤波,对提高系统的可靠性具有重要意义.以SINS/GPS/CNS组成的组合导航系统为研究对象,采用联邦滤波和方差交叉滤波相结合的方法,实现了对传感器故障具有容错性的分散化滤波,对导航系统的精度和容错性进行分析.仿真结果表明,将分散化滤波方法用于多个传感器组成的组合导航系统,不但具有精度高的特点,而且由于具有信息的冗余,整个系统具有较好的容错能力,可以提供更加完善、精确地反映运载体运动的导航信息.     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

仿生偏振光定向算法及误差分析

基于标准大气偏振模型,研究了仿生偏振光定向原理,推导了当载体倾斜时的航向角计算方法,分析了各项误差源对航向角估计误差的影响。结果表明：若已知载体的水平角,可根据偏振角解算出载体航向角;引起定向误差的主要因素来自于仿生偏振光传感器误差和载体的水平角误差,太阳位置误差的因素可以忽略;当太阳高度角小于50°、载体水平角小于20°时,仿生偏振光定向的精度约等于偏振角的测量精度,即定向精度约为0.2°。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

惯性导航系统各种传递对准方法讨论

 本文按对准基本原理将惯性导航系统各种传递对准方法分为两大类,一类可称为计算参数匹配法,它包括速度匹配和位置匹配;另一类可称为测量参数匹配法,它包括加速度匹配、姿态匹配和角速度匹配。文中详细讨论了这两类方法的性质,指出:计算参数匹配法类似静基座自对准和空间率对准,在载体无机动动作时对准时间较长。测量参数匹配法对准时间短,但受载体挠性变形的影响大。     

递推阻尼最小二乘及其在INS/双星组合中应用

由于双星系统的误差模型未知,且稳定性较差,采用Kalman滤波实现惯导(INS)/双星组合导航时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中常用的方法,但易产生参数爆发现象.因此,提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,并将其应用到INS/双星组合导航系统中.仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到和递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象.