大椭圆轨道卫星编队T-S模糊控制

针对椭圆轨道卫星编队的相对运动模型参数大范围变化的情况,设计了基于T-S模糊模型的渐近跟踪控制器。该方法对非线性系统在一些选定工作点进行线性化,针对每一个线性模型采用LQR方法设计了局部渐近跟踪控制器。在此基础上,以卫星轨道角速度为前件,局部线性模型为后件,构造T-S模糊控制系统。然后采用线性矩阵不等式(LMI)方法分析系统的稳定性,保证系统的大范围渐近稳定。仿真结果验证了该控制系统能在大范围参数变化下工作良好。     

一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

一种实现GEO卫星自主导航的方法

针对目前关于GEO卫星自主导航方法中存在的精度低、成本高、实现复杂、可行性一般的问题,提出了一种基于多天体目标信息实现GEO卫星自主导航的方法。使用星敏感器敏感恒星信息和紫外地球敏感器敏感地球信息,建立了高精度GEO轨道动力学模型,并设计了EKF算法、UKF算法以及MCMCUPF算法进行导航解算。理论分析和仿真验证表明,提出的方法精度高、实现易,是一种切实可行,有效的卫星自主导航方法。     

相对位置和相对姿态耦合的编队控制

考虑卫星编队中从主星的相对位置与相对姿态耦合,对采用输出反馈跟踪控制进行了研究.根据双星编队的控制结构,以及在从星体坐标系中建立的统一形式的相对位置与相对姿态耦舍的误差模型,在无速度与无角速度测量条件下,设计了改进的速度(角速度)滤波器,并给出了输出反馈跟踪控制器模型.仿真结果表明:该法可实现相对位置与相对姿态耦合时卫星编队的输出反馈跟踪控制.     

一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法

提出一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法。该方法在提取恒星星像坐标过程中,不必利用当前图像下一列坐标的灰度值和当前列下一行坐标的灰度值,而仅仅采用当前图像当前行的上一列坐标的灰度值以及当前列的上一行坐标的灰度值, A/D转换成数字量后,把星图图像保存到SRAM和提取恒星星像坐标两个过程并行。实验结果表明,采用该方法不仅能够准确提取恒星星像坐标,而且能够进一步提高坐标提取的实时性,满足星敏感器并行流水工作模式的要求。     

编队InSAR相对姿态控制

编队InSAR要求较高的相对姿态指向精度和地面观测重合度。根据相对姿态控制要求，提出了编队InSAR相对姿态计算的方法，从而确定从星的期望姿态。在此基础上，设计了两种非全状态反馈控制器及相应的角速度滤波器：半状态反馈控制器和角速度滤波器，输出反馈控制器和滤波器，进行相对姿态控制。数值仿真结果表明两种方法均可满足编队InSAR相对姿态控制要求。     

基于AE-UKF的航天器自主导航方法

针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法AE\|UKF方法。该方法通过对非线性的状态方程进行Unscented变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,使滤波器具有自适应能力。将AE\|UKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明：AE\|UKF方法在达到UKF方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响。     

一种基于改进Kalman滤波的 视觉/惯性组合导航算法

提出了一种基于改进Kalman滤波的视觉/惯性直接组合导航算法,首先分析了相关坐标系的定义和敏感器的误差模型,然后分别构建了姿态滤波方程和位置滤波方程,接着对滤波方程进行离散化处理以便在计算机中实现运算,最后采用该方法进行了仿真验证,结果表明系统在不同情况下进行组合导航都能够满足任务要求。