改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

磁强计在航天器上的应用与前景

随着科学的进步,磁强计已被广泛地应用于航天器.本文首先根据磁强计测量原理的不同,对其进行分类.分别介绍各类磁强计的物理测量原理,描述其特性、精度、适用范围.同时概括目前在航天器得到较广泛应用的磁强计.在此基础上,进一步具体分析磁强计作为卫星载荷、姿态测量和控制以及自主导航轨道计算的方法、作用和特点.然后,针对这三个方面应用指出其在航天器上应用存在主要问题和关键技术.最后,对磁强计在航天器上的应用进行总结.同时对其未来的发展进行展望,磁强计在航天器上仍有着良好发展前景.     

微型惯导系统在余度配置时的转动标定技术研究

余度技术是提高惯性导航系统性能的一种重要手段。对微小型惯性组合导航系统中的惯性传感器多余度配置技术进行了研究,开发了MEMS惯性器件构成的微型余度配置惯导系统,分析了微小型惯性组合导航系统的特点和误差特性,并经过测试分析,建立了惯性传感器的误差模型。针对余度配置系统静态标定精度低的问题,提出了六位置转动标定算法,该算法只需要一个单轴速率转台就可以标定出IMU误差参数,并对采用低精度陀螺的惯性系统标定具有通用性。经过实际系统测试分析,误差补偿后的微型余度配置惯导系统的系统导航精度明显提高,验证了算法的有效性。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

无人飞行器三维类脑SLAM自主导航方法

随着动物大脑中导航细胞的发现以及人工智能的快速发展，受动物启发的类脑SLAM自主导航方法为突破现有导航方式的瓶颈提供了新的思路。本文针对无人飞行器类脑SLAM自主导航技术的研究进展进行了综述， 包括：1）论述无人飞行器SLAM技术研究现状；2）在二维SLAM导航技术的基础上介绍了三维空间以及单一环境下的类脑SLAM自主导航方案；3）分析了二维及三维类脑SLAM自主导航方案的关键技术；4）最后对现有三维导航方案进行分析验证并指出目前类脑SLAM在无人飞行器上应用时亟需解决的问题。类脑SLAM技术不依赖于高精度传感器、对环境适应性强、自主智能性高，更加适用于无人飞行器复杂动态的飞行环境。     

GALILEO/SINS组合导航系统研究

GALILEO是新一代的全球卫星定位系统。文章根据GALILEO系统的特点，有针对性地研究了GALILEO／捷联惯导(SINS)伪距组合导航模式。分析并建立了GALILEO的误差方程，并以此为基础，给出了GALILEO／SINS伪距组合导航系统的误差模型和相应的卡尔曼滤波方程。为了有效验证设计的组合导航系统的有效性，在仿真过程中采用了协方差分析法，对组合导航系统性能进行了仿真研究。仿真结果表明GALILEO／SINS伪距组合导航系统能够有效的提高导航精度，随着GALILEO的不断完善，该系统将具有很大的应用前景。     

地磁辅助的无缝INS/GPS组合导航研究

INS/GPS组合导航已经成为当前无人机导航系统的主要实现形式,由于GPS信号容易受到干扰,在恶劣的电磁环境下信号易丢失,从而导致GPS卫星信号失锁而无法使用。地磁导航作为一种无源导航方法,其难以受到外界干扰且具有较强的自主性,从而为克服GPS在干扰情况下无法对INS误差实现持续无缝修正的不足提供了很好的途径。针对INS/GPS组合导航中GPS卫星信号失锁的情况,设计提出了使用地磁匹配导航进行辅助实现无人机无缝导航的实现方案,设计了基于地磁特征的地磁匹配算法和地磁匹配辅助的INS/GPS组合无缝自主导航算法,并通过仿真验证了采用地磁匹配辅助导航方法,可以在GPS无效的情况下,实现对INS导航误差的持续无缝修正,从而提高导航系统性能。     

基于CGAPIO的航天器编队重构路径规划方法

针对航天器编队重构的路径规划问题，考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件，以及基本鸽群算法存在的问题，提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值，采用Tent Map混沌模型进行鸽群初始化操作；在地图和指南针算子阶段，为提高全局搜索能力，引入了自适应的权重因子和学习因子更新个体的位置和速度；在地标算子阶段，为避免算法陷入局部最优，将高斯扰动加入到鸽群中心位置。仿真实验结果表明:CGAPIO算法与基本鸽群算法和粒子群算法相比，提高了全局搜索能力，避免了局部最优，规划得到的路径更加平滑，各航天器碰撞概率较低，编队重构消耗的总燃料至少减少了12%。      

双频圆锥运动及旋转矢量的改进算法

针对作用在捷联惯导系统两个轴上的角振动频率不等的情况探讨了双频圆锥运动,在建立其运动学模型的基础上推导分析了双频圆锥运动的非互易误差特性,并通过数值计算得到了不产生该非互易误差的振动条件;同时,为了在陀螺输出子样数一定的条件下进一步提高旋转矢量的估计精度,针对角速率输入的情况研究了一种利用前两个周期角增量的改进算法,并通过误差主项计算和仿真分析验证了该方法的有效性。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。