星敏感器低频误差在轨校准方法研究

研究星敏感器低频误差在轨校准问题.星敏感器低频误差主要由周期性的空间热环境变化造成,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.针对这一问题,提出一种星敏感器低频误差校准新方法,通过扩维卡尔曼滤波同时估计卫星姿态和低频误差参数.研究表明,采用所提低频误差校准方法能够显著提高姿态确定系统的性能.基于在轨卫星上的星敏感器遥测数据建立了用于数学仿真的星敏感器低频误差模型,数学仿真结果验证了低频误差校准方法的有效性.     

脉冲星非实时平差的火星探测自主导航模型

针对基于X射线脉冲星观测的火星探测器自主导航,研究了几种不同的实时自适应方法,包括:扩展卡尔曼滤波(EKF),自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)和鲁棒自适应扩展滤波(RAEKF)。首先根据脉冲星导航原理,模拟了观测值:脉冲到达时刻;接着,分别利用扩展卡尔曼滤波,自适应扩展卡尔曼滤波和鲁棒自适应扩展滤波方法估算出探测器的位置和速度;最后,上述几种滤波轨道与STK模拟的标称轨道较差,然后比较它们的滤波精度发现:AEKF和RAEKF的精度相对较高,AEKF的三个轴向滤波位置精度达到:X轴优于100m、Y和Z轴优于30m,优于VLBI技术的km量级,和Doppler技术的精度相当。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

基于器间测量的火星进入过程实时高精度导航

精确着陆于火星特定目标区域是未来火星着陆探测的关键技术。面向火星精确着陆需求,研究火星进入过程中基于器间测量的实时高精度导航方法具有重要意义。该方法利用火星已有的环绕探测器,在着陆器接近进入过程中,通过无线电链路获得量测信息,结合器上滤波算法实时估计着陆器的位置与速度状态。仿真结果显示该导航方法可有效提高进入过程中的导航精度。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。     

空空导弹捷联惯导系统空中标定技术研究

针对空空导弹捷联惯导系统提出了一种空中标定方法。该方法是在载机空中飞行的过程中,利用机载主惯导到弹载子惯导的数据传递过程,利用卡尔曼滤波估计算出惯性器件误差的一种标定方法。通过数字仿真分析,该方法可以实现对陀螺常值漂移和加速度计常值偏置一定程度的标定,并能够延长其定期标定的周期。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.