星间相对测量自主导航的改进容积卡尔曼滤波

针对仅利用星间相对位置测量的双星自主导航系统，提出一种基于可观度的改进容积卡尔曼滤波算法。该算法从系统可观度的物理意义出发，通过对预测协方差阵进行在线调整改善标准容积卡尔曼滤波算法对系统可观度敏感和不满足滤波拟一致性等问题。对具体算例进行数值仿真，校验了该改进容积卡尔曼滤波算法在基于星间相对位置测量的双星自主导航系统中的有效性，与标准容积卡尔曼滤波相比趋稳更快，精度更高。     

空间相机匀速扫描干扰补偿控制方法

针对空间相机匀速扫描中的周期干扰，研究永磁同步电机（PMSM）抗扰控制问题。为了解决传统状态观测器与内模原理补偿方法形式复杂、计算量大的问题，结合敏感器测量输出和系统模型推导出干扰量，并在重构干扰的基础上，采用超前输入补偿策略快速抑制扰动影响。该方法形式简洁，计算量小，经数学仿真和试验验证，可有效抑制系统正弦扰动，改善稳态性能，减少相机抖动，满足空间成像需求。     

星间测量自主导航改进状态相关黎卡提方程滤波

针对分布式卫星系统的应用需求,研究基于星间相对位置矢量测量的自主导航滤波算法问题。为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)对能观度不敏感的问题,提高滤波精度,减少计算量,推导了基于状态相关黎卡提方程滤波(SDREF)的导航算法,并定义了一种新的在线反映能观性程度的特征量,提出了基于该特征量对滤波增益阵进行在线调整的方法,构成改进的状态相关黎卡提方程滤波(MSDREF)。数学仿真表明,MSDREF的计算量约为EKF的13%,稳态误差约为EKF的21%。     

基于星间测距的编队卫星一致性导航算法

针对多航天器编队飞行的自主导航问题,利用高精度的相对距离测量手段,结合较少的参考卫星位置信息,对未知卫星的相对和绝对位置进行估计.针对扩展卡尔曼滤波算法的局部不稳定性,采用了一种误差补偿算法,使在系统可观度较低时仍有较稳定的输出.并将编队系统视为一个无线网络,提出了一种分布式一致性卡尔曼滤波算法,该算法结合一致性理论和分布式卡尔曼滤波器,可明显提高解算精度并消除高频噪声干扰,仿真结果验证了该方法的有效性与可靠性.     

含有建模和测量误差的卫星自主定轨系统能观性分析

影响卫星自主轨道确定精度的主要因素包括动力学建模误差及测量误差。考虑动力学模型及测量均存在系统误差时，解决问题的一个途径是将这两种系统误差与卫星运动状态构成扩增状态后一同估计。为了保证滤波的稳定，就必须对此扩增系统的能观性进行分析。基于非线性系统的局部弱能观性理论，分析并给出了无摄动条件下单星自主定轨系统中卫星运动状态、建模误差及测量误差均能观的充要条件，即当轨道为圆轨道时增广系统处处不能观，当轨道不为圆轨道时处处能观。最后通过仿真算例对结论进行了验证，仿真结果显示对于非圆轨道，当建模误差及测量误差均为常值或慢时变时，采用扩展卡尔曼滤波算法对增广系统的状态估计是有效的。