考虑高耗时约束的全电推进卫星多学科优化

为提高卫星系统整体性能与优化设计效率，本文采用多学科设计优化（MDO）方法进行全电推进卫星总体参数优化。主要考虑轨道转移、位置保持、空间环境、供配电、结构及质量六个学科，以整星质量最小为优化目标，考虑轨道转移时间等约束条件，建立了全电推进卫星MDO模型。提出一种基于增广拉格朗日乘子法的高效全局优化方法（ALM-EGO）以快速求解卫星MDO问题。标准数值算例对比研究表明，对于处理高耗时约束优化问题，ALM-EGO方法在全局收敛性与优化效率方面具有一定的优势。最后，采用ALM-EGO求解全电推进卫星MDO问题，优化后的全电推进卫星设计方案满足各类工程设计约束，实现整星减重161.09 kg，从而验证了本文所建立模型的合理性和ALM-EGO方法的有效性。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法，但是测量信息单一且独立，针对旋转载体的测姿问题，提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法，通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模，根据滚转角预测估计值选取量测量，并提出自适应滤波，采用滚转角加速度估计自适应滤波算法，实现了对系统噪声方差阵的自适应调整，避免了滚转角加速度最值的选取问题，降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性，结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

基于UKF的GPS定位算法

针对EKF通过局部线性化方法处理非线性问题可能产生的精度下降问题,提出了用UKF进行GPS定位解算的方法.介绍了UKF方法的原理,分析了GPS伪距方程的线性化近似误差和定位精度的关系,并讨论了利用UKF进行定位解算的有效性.采用"当前"模型,利用伪距和多普勒观测量进行定位解算.利用Spirent GPS 模拟器和NovAtel差分定位系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和现场实验.结果表明,当滤波器状态初值误差较大时,UKF与EKF相比有明显的优势.