四种卡尔曼滤波器在仅视线测量相对导航中的性能比较

针对航天器交会时在仅有视线测量条件下的相对导航问题,比较了扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）及平方根形式的卡尔曼滤波（square-root extended Kalman filter,SREKF以及square-root unscented Kalman filter,SRUKF）在这一导航问题中的性能.介绍了仅有视线测量条件下相对导航的特点以及上述4种卡尔曼滤波算法;建立了追踪航天器和目标航天器间相对动力学方程以及基于仅视线测量相对导航时的量测方程;结合3种典型的相对运动形式进行了数值仿真.仿真结果表明：在仅视线测量相对导航中,4种算法的精度处于同一量级;UKF估计相对距离的精度稍优于EKF;SREKF和SRUKF估计相对距离的精度稍优于EKF和UKF.     

球形重力场下的视线动力学方程

以交会对接问题为背景,建立了球形重力场下的视线动力学方程,其简化形式可以描述平面重力场下的相对运动。该方程直接描述了视线参数和机动策略之间的关系,可广泛应用于相对运动问题的机动策略研究。     

基于控制系统工作原理的视线角速度获取方法

针对红外成像导引头弹目视线角速度获取精度较差,无法满足导弹制导指标要求的问题,根据红外导引头角跟踪原理,比较研究了直接微分法、基于马尔科夫模型的方法和基于控制系统工作原理的方法3种弹目视线角速度提取方案。利用试验数据进行了仿真分析。仿真结果表明:直接微分法和基于马尔科夫模型的方法均不适用于红外成像导引头弹目视线角速度提取。将控制系统设计为二阶无静差系统,并以此建立了基于控制系统工作原理的弹目视线角速度提取模型。仿真分析表明:该方法适用于红外导引头弹目视线角速度提取。     

某小型无人机编队控制器设计及试飞验证

以某小型固定翼无人机作为研究平台,按前向、侧向和垂直方向3个通道设计僚机编队控制器.利用自动驾驶仪的航路飞行模态简化侧向通道编队控制器的设计,并采用在长机航向角发生较大变化时加入基于视线方位角的方法,使僚机保持编队精度.试验结果表明,所提出的编队算法是可用的,并能够很好地控制无人机的编队飞行精度.     

一种双S形进气道流场特性及控制的试验研究

首先利用高速风洞对一种与机身保形的双S进气道原始模型进行了研究,结果表明进气道出口截面总压周向畸变指数较大.继而,在低速风洞试验的基础上选择了一种基于涡流发生器的流场控制方案,并在高速风洞中开展了对该进气道高速风洞流场控制试验研究,分别获得了流量特性、速度特性、攻角特性和侧滑角特性规律.研究结果表明:(1)原型方案的高速风洞试验结果说明双S弯进气道第二S弯上壁面产生了气流分离,在横截面二次流的共同作用下,导致该方案出口截面的上方存在一较大的低压区,当Ma0=0.8,α=0°,β=0°时匹配点处总压恢复系数σ为0.958,周向总压畸变指数Δσ0达到11.7%,超过了一般航空发动机的忍受范围.(2)与原型方案的风洞试验结果相比,涡流发生器控制技术能够有效抑制双S弯进气道第二S弯上壁面的气流分离,大幅度降低了该进气道的流场畸变.设计状态下(Ma0=0.8,α=0°,β=0°)总压恢复系数σ为0.953,周向总压畸变指数Δσ0仅有2.3%,综合畸变指数W为4.1%,满足了发动机的使用条件.(3)研究范围内,较低的飞行马赫数使得流场控制方案出口截面的总压恢复系数略有升高,但对周向畸变指数有着不利影响.此外,随着攻角从-4°增加到8°,出口总压恢复系数和周向畸变指数均逐渐降低.而当侧滑角从0°变化到6°时总压恢复系数几乎不变,但大侧滑角给周向畸变指数带来的不利影响较为显著.(4)在飞行马赫数Ma0=0.6～0.85,攻角α=-4°～8°,β=0°～6°的范围内,匹配点处进气道的总压恢复系数在0.936～0.961之间,周向畸变指数在1.4％～5.4％之间,综合畸变指数在3.8％～7.0％之间,表明采用流场控制后的进气道方案已达到实用水平.     

基于双视线测量的相对导航方法

对非合作目标自主交会中的中远程相对导航问题进行研究.首先,给出二阶近似的航天器相对轨道动力学方程,并对视线(LOS)导航方法的可观测性进行了分析.然后,提出基于双视线测量的相对导航方案.该导航方案中,系统过程噪声模型采用适用于航天器远距离相对运动的轨道动力学方程;量测量包括目标对两个追踪航天器的视线角和追踪航天器之间的...     

考虑输入饱和的两飞轮驱动航天器视线轴控制

 研究了非零初始整星角动量下两飞轮驱动航天器姿态机动控制问题,针对在两飞轮旋转轴平面外某一视线轴的指向控制,给出了目标姿态生成算法和一种抗输入饱和的视线轴指向滑模控制算法。首先,通过对两飞轮驱动航天器静止时的可行姿态进行分析,给出了视线轴指向目标方向的必要条件。然后,基于该条件得到了使视线轴与目标方向偏差最小的目标姿态。最后,对状态方程进行降维和线性化处理,设计了一种抗输入饱和的视线轴指向滑模控制算法。仿真结果展示了本文算法的可行性和有效性。     

空间多机器人协同的多视线仅测角相对导航

研究了空间多机器人对非合作目标的多视线协同仅测角相对导航问题。为利用多视线信息融合提升仅测角相对导航性能,给出了一种可观测度优化的多视线仅测角相对导航方法。首先基于二阶CW方程构建了中心机器人与目标相对动力学模型和状态方程,并构建了仅包含多伴飞机器人视线角的观测方程,结合扩展卡尔曼滤波算法,形成多视线仅测角相对导航系统;然后分析推导得到可观度最优的视线间夹角条件,提出了兼顾可观测度和长期自然维持的多伴飞机器人观测构型优化方法;最后,数学仿真结果表明,提出的多视线仅测角相对导航系统、可观测度最优的视线夹角条件和观测构型优化方法,可以显著提高距离状态可观测度和估计性能,且具有较好的工程可用性。     

双视线测量相对导航方法误差分析与编队设计

空间非合作目标的相对导航是在轨维护和近距离监视任务中的关键技术,目前的研究表明仅有视线测量条件下中距离相对导航沿距离方向的观测度较差,而基于双视线测量的相对导航方法可以有效解决该问题。为此,研究了两个追踪航天器所组成的编队,在双视线测量条件下进行自主相对导航的方法。首先,详细地介绍了双视线测量相对导航方案的构成以及具体的导航算法;其次,根据两个追踪航天器与目标航天器的几何构型,推导双视线测量方法中的误差传递规律,并分析其中的影响因素;然后,对两个追踪航天器的编队构型进行设计,并分析编队构型对该方法导航性能的影响;最后,通过数值仿真对上述相关的结论进行验证。     

视线跟踪系统中的分级瞳孔定位算法

 基于视线跟踪的人机交互技术具有便捷性和快速性,可实现视线与计算机交互的目的。基于头戴式头盔视线跟踪系统,提出了一种分级瞳孔定位方法。为消除各种干扰因素对瞳孔定位的影响,首先利用图像二值化方法获取瞳孔区域,并进行最小外接椭圆的计算,然后利用瞳孔区域与最小外接椭圆的交叠区域与瞳孔区域的面积比值,判断是否为完整瞳孔。如果是不完整的瞳孔,则利用粒子群优化(PSO)算法和椭圆周差分算子在图像中搜寻最优椭圆位置,将其作为最终的瞳孔轮廓。基于视线跟踪系统的实验结果表明,该方法兼顾了速度和精度,是实现复杂环境下瞳孔定位的一个有效策略。