高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

北斗星座仿真的单天线姿态确定技术研究

载体姿态测量的实际需要和多天线姿态测量的局限性决定了单天线姿态测量系统拥有广泛的发展前景。分析了单天线测姿的应用价值和基本原理,从我国的具体国情出发,提出了基于北斗卫星星座仿真的单天线姿态确定技术研究的方法。利用STK平台对目前组网运行的北斗卫星星座和理想的北斗满卫星星座进行了仿真,利用Matlab平台进行了实验,仿真实验结果和误差分析表明,北斗卫星星座仿真的单天线姿态确定技术在适用条件和测姿准确性等方面效果理想,在一定精度要求下满足应用需要,对建立实用可靠的单天线测姿具有积极的推动作用。     

一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法

利用卫星导航系统对高轨航天器进行自主导航与高精度定轨,对接收机的捕获灵敏度要求极高,双块补零(DBZP)算法是无辅助下卫星导航弱信号捕获的理想方案,然而受限于数据处理量大,DBZP实际应用难度大。在深入分析双块补零机理的基础上,结合矩阵重构的思想,提出了一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法。该方法对参与块内相关运算的基带信号和本地测距码分别进行重构,解决了块内点数与快速傅里叶变换输入点数之间的矛盾,提高了北斗导航接收机弱信号捕获性能。仿真实验结果分析表明,改进双块补零算法对信噪比没有损失,可以保证对低至15dB·Hz的弱信号进行有效捕获,能够满足高轨航天器定轨、室内外无缝导航等对接收机高灵敏度的需求。本方法是在块内运算层面对DBZP进行优化,具备良好的通用性和可移植性,与优化相干积分策略的各种改进DBZP算法可以无缝对接,进一步提高北斗导航接收机信号处理的效能。同时,重构的思想也适用于其他采用码分多址信号的卫星导航系统的弱信号检测和捕获,对提升多星座卫星导航系统的基带信号处理性能具有参考意义。     

车载惯性稳瞄/寻北组合系统研究

研究了适用于坦克等陆用战车上的一种全新的惯性自寻北/稳瞄组合系统.该系统对战车上的稳瞄平台增加一些惯性器件以及相应控制回路,使其同时具有了寻北功能.本方案采用双位置寻北计算法,经过两次对准,解算出方位角,且对方位及水平两轴同时进行陀螺漂移的解算及补偿,从而进一步提高了寻北精度.本系统可以在车载条件下,停车完成自动寻北,寻北时间小于5.5min;本系统还具有在机动时进行方位保持、实时提供载体倾斜角和俯仰角等功能.     

基于Kalman滤波和奇偶矢量法的优化RAIM算法

针对传统RAIM算法很难检测微小伪距偏差的问题,可以通过对多个历元的统计检验量进行归一化处理,增大统计检验量的非中心化参数,提高对微小故障的检测率.Kalman新息检测法可以对卫星的故障进行独立检测,具有运算量小、在少星情况时仍能进行故障检测和识别的优点,但是对微小伪距偏差不敏感.针对两种方法的优点提出了基于Kalman滤波和奇偶矢量法的综合RAIM算法.仿真结果表明,该方法不仅可以提高对微小伪距偏差的检测率,同时减少了对可见卫星数的要求,验证了该算法应用于接收机自主完好性检测的可行性和正确性.     

北斗双星定位系统改进及其算法的研究

北斗双星定位系统是我国自行建立起来的一种区域性定位系统(RDSS)．本文论述了双星导航定位系统存在的缺点,提出了利用我国现有的导航卫星资源即两颗工作卫星和第3颗卫星(备用卫星)与气压高度表组成一种区域性无源导航定位系统,并给出了定位算法表达式．仿真结果表明,该方法是可行的,可实现中等精度的导航定位,为发展我国的卫星导航定位系统提供了一种新思路．     

双星定位／SINS组合导航系统研究

双星定位系统是一种区域性定位系统。介绍了双星定位系统的定位原理，说明了其存在的定位实时性较差的不足。对此提出了利用惯导经卡尔曼滤波器校正后的输出速度信息来修正双星定位系统的输出水平位置信息，然后与惯导进行组合，建立了其状态方程与观测方程。仿真结果证明该方案切实可行，对双星定位系统的实际应用有重大的理论参考价值。     

小卫星多传感器融合滤波定姿算法

虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制。针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法。利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束。以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比。结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30。     

考虑量测滞后的INS/SAR组合导航非等间隔滤波算法研究

由于INS／SAR组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，从而造成了量测的不等间隔频率输出和量测信息滞后。针对上述问题，采用常规的卡尔曼滤波算法难以获得高的滤波精度。本文首先分析了常规卡尔曼滤波器工作过程；然后在此基础上，提出了采用非等间隔并解决滞后的滤波算法以解决上述问题。本文利用系统状态转移矩阵的特性，设计了相应的非等间隔卡尔曼滤波算法，以解决非等间隔量测的问题；同时，在该非等间隔卡尔曼滤波算法的基础上，提出了解决量测滞后的方案。并通过协方差分析的方法对比分析了常规卡尔曼滤波器，非等间隔卡尔曼滤波器和解决滞后效应的滤波算法三种情况下的滤波精度。仿真结果验证了本文提出的算法具有较高的滤波精度。     

惯性组合导航系统的实时多级景象匹配算法

 针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求，提出一种实时多级景象匹配算法。算法分为两级，第一级粗匹配中提出了中心点4邻域的抗变形算法，能抗旋转和小尺度变化的影响，使定位精度达到像素级；第二级精匹配中提出了基于分支特征点，应用最小二乘法原理精确匹配定位出两幅图像间的最优相似变换参数，即飞行器的精确位置和航向偏差的算法。仿真分析表明，提出的实时多级算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求。