基于可观测性分析的旋转式惯导系统在线自标定方法的设计

本文建立了速度误差外观测量的静基座双轴旋转式惯导系统在线标定卡尔曼滤波模型,其状态向量包括地速误差、姿态失准角和惯性器件零偏、标度因数误差、安装误差,可估计旋转式惯导系统失准角与惯性器件误差参数。通过分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析方法分析不同旋转方式下系统可观测性变化情况,得出双轴连续旋转的角运动方案可以改善卡尔曼滤波滤波的可观测性。根据基于奇异值分解的可观测度分析结果进行模型降阶,同时结合旋转式惯导系统的工程应用特性,得到12阶卡尔曼滤波参数模型。降阶系统阶数降低约55%,可以显著降低运算量,有效提高了导航计算机运算效率和实时性。仿真实验表明：降阶模型的估计精度不低于原模型,而且部分状态量的滤波收敛速度有提高。     

以VSCMG为执行器的航天器姿态机动自适应动态滑模控制

针对刚体航天器姿态机动控制问题,结合变速控制力矩陀螺(VSCMG)执行器的特性,提出一种自适应动态滑模控制律,提高了姿态机动控制的扰动抑制能力和鲁棒性。此控制律采用自适应方法对扰动力矩进行估计,通过给出控制力矩变化率并对其积分得到控制力矩,以此削弱切换控制的抖振对控制力矩时间连续性的影响,从而改善系统的动态性能。仿真分析显示该控制律能够在扰动力矩作用下实现刚体航天器的快速姿态机动,并且有效减弱了滑模控制的抖振现象。     

不规则小天体引力场内的广义甩摆轨道

选取具有典型不规则外形的细长形小天体作为研究对象,应用偶极子模型近似其外部引力场分布。针对其引力场内的质点动力学,研究一类特殊的动力学行为--广义甩摆轨道。与传统引力甩摆轨道不同,该类轨道能够在很短的时间内将质点从环绕轨道改变至逃逸轨道,或将逃逸轨道上的质点捕获至小天体引力场内。从轨道能量的变化入手,分析该类轨道的成因并给出仿真算例。     

基于扰动观测器的巡航飞行器指数时变滑模控制

针对巡航飞行器非线性模型具有快时变、强耦合和高度非线性的特点,在考虑飞行过程中可能存在的气动参数以及大气密度不确定性情况下,提出了一种高精确、强鲁棒控制方法。通过将扰动观测器与指数时变滑模控制方法结合,构造了一种基于扰动观测器的巡航飞行器指数时变滑模控制设计方法,并利用Lyapunov理论分析了采用该控制律后整个闭环系统的稳定性。该方法能够有效地减小采用边界层方法来处理滑模抖振问题时所引入跟踪稳态误差,提高系统控制精度。最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性。     

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

基于3星子集的GPS快速选星算法

针对高精度GPS导航系统中,空间星座数量变化时由星座选择带来的运算量较大的问题,利用 Sherman Morrison 矩阵求逆引理,推导得到GDOP（Geometric Dilution of Precision）值的增量递推计算公式。 在此基础上提出一种基于由3颗GPS卫星组成“3星子集”的快速选星算法,并利用LLRB树（Left Leaning Red Black Tree）的存储搜索策略辅助快速产生最佳4星组合。相对于传统GDOP选星法,在可视星卫星数增加时,浮点数运算量（FLOPs）可减少将近一半;当可视卫星数减少时,FLOPs可降低到接近为0。实际试验结果表明,3星子集选星方法可以有效降低星座突变时由星座选择带来的时间消耗,提高星座更新的实时性。     

基于足部安装MIMU的行人导航系统设计

针对无卫星环境中行人导航定位需求,设计了一种基于足部安装MIMU的行人导航系统,重点研究了行人导航鞋传感器选型及样机设计流程;并在此基础上设计了基于零速修正和航向修正的行人导航算法,研究了零速区间内最优航向角的提取方法,实现了对瞬时磁干扰产生的磁航向角的有效判断。最后,利用设计的行人导航系统开展了三维空间航迹测试实验,实验结果表明,在不增加高度约束的条件下,该行人导航系统定位精度为0.33%,能够满足坡路环境中行人的定位需求。     

R-T-S平滑算法与抗差Kalman在数据后处理中的应用

为了提高组合导航系统后处理精度和数据稳定性,将R-T-S最优固定区间平滑算法引入数据后处理中,在前向Kalman滤波的基础上,进行了后向R-T-S最优固定区间平滑处理,并针对GPS观测值中存在异常的问题,将抗差Kalman滤波算法引入数据后处理中,并对该算法进行实物仿真。结果表明,与传统Kalman滤波相比,R-T-S平滑算法不仅可以提高位置、姿态精度,而且在卫星信号失锁的情况下精度也得到显著改善,并且在不丢星的时刻,抗差Kalman滤波可以有效处理GPS信号中的异常观测值,遏制滤波发散,是一种有效的数据处理方法。     

火星探测器进入段预测校正制导方法

根据美国宇航局的计划,未来火星探测任务的要求是能确保在高精度和高海拔的火星表面着陆,而进入段所使用的制导方法是探测器能够精确着陆的关键。文章首先介绍了两种进入段制导算法——标称轨迹算法和预测校正算法,通过比较得出预测校正算法对于初始扰动的敏感性较低,但需要有较高的在线计算能力;其次,文章对于预测校正中的横向控制,纵向控制算法和航向调整算法进行了详细介绍,同时提出一种通过增加检测点的改进预测校正算法;最后对算法进行软件仿真,仿真结果表明:这种进入段预测校正制导算法在有很高不确定性的情况下仍然能体现出可靠性和鲁棒性。     

惯导融合特征匹配的小天体着陆导航算法

针对探测器着陆小天体的过程提出了一种基于特征匹配结合惯导信息的探测器自主着陆导