微小型飞行器惯性组合姿态确定与航路导航研究

构建了微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制(GNC)系统。研究了微惯性导航测量单元零偏的温度建模及非正交误差的多位置标定补偿方法,提出微小型飞行器导航、制导与控制系统闭环条件下,利用导航、制导与控制回路的飞行状态特征信息的微惯性组合导航系统滤波算法,根据微小型飞行器飞行状态实时调整卡尔曼滤波器的观测噪声方差,有效提高了动态过程中姿态测量精度和微小型飞行器的飞行平稳度。完成了组合导航系统滤波算法验证飞行试验及自主姿态稳定和航路飞行试验。飞行试验表明:微小型飞行器实现了自主姿态稳定与长距离超视距航路点导航飞行,航路点导航误差小于30 m,惯性组合姿态确定与航路导航系统及算法满足微小型飞行器自主飞行对导航系统的需求。     

基于MEMS陀螺的风洞模型水平姿态动态测量与精度评估

风洞实验对模型的水平姿态实时动态测量精度的要求不断提高,微小型飞行器模型、高精度的激光陀螺、光纤陀螺惯性测量单元往往在体积、质量方面受到限制,而单一的MEMS系统在水平姿态测量精度方面通常难以达到要求。采用高精度石英挠性加速度计替代MEMS加速度计,与MEMS陀螺进行组合测量。针对加速度计I/F转换脉冲量化及陀螺漂移对动态测量精度的影响,提出了一种基于速度观测Kalman滤波的水平姿态动态测量算法,以提高风洞实验中模型水平姿态的测量精度。提出了在三轴飞行模拟转台上,利用高精度激光陀螺捷联惯导系统的测量结果作为基准进行动态精度评估的方法,解决了安装误差、时间同步等因素对评估精度的影响。通过与其他几种惯性水平姿态测量方法进行精度对比,验证了该算法的技术优势。     

基于加速度计和角速率陀螺的超小无人直升机姿态控制系统

设计了一种基于加速度计和角速率陀螺的超小型无人直升机姿态控制系统;由卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺数据,实时估计最优的直升机姿态信号;根据最优的姿态反馈信号,飞行控制系统采用参数自整定的模糊PID控制方法得到舵机控制信号,从而实现了超小型无人直升机的姿态控制。     

基于STM32的无人直升机导航系统设计

针对无人直升机系统在高精度、小型化方面的要求,本文以STM32单片机为核心设计了一种导航系统。详细阐述了设计思想及基本的硬件组成,包括STM32单片机、基于MEMS技术的惯性测量单元及磁强计,并且研究了基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法,通过滤波补偿姿态误差,提高了姿态测量的精度,在试验飞行中取得了较好的效果,具有良好的应用前景。     

基于运动捕捉系统的多旋翼飞行器实时测姿算法

旋翼飞行器的室内自主飞行是目前研究的热点之一。在室内飞行过程中,飞行器姿态和位置信息可以通过运动捕捉系统（Motion Capture System,MCS）来进行实时测量,从而为机载低成本MEMS惯性导航系统提供校正信息。结合四旋翼飞行器的结构特性,提出了一种五点实时测姿算法。相对于目前MCS常用的测姿算法,该算法可以降低标记点安装引起的测姿误差。室内实验结果表明,该算法测姿精度高,并且能够有效实现四旋翼飞行器室内动态实时姿态测量,具有较好的工程应用价值。     

无陀螺飞行器姿态和角速度确定

通过预测滤波方法研究了利用矢量观测确定无陀螺飞行姿态和角速度的方法。给出的观测滤波法在一定的二次型优化准则下，对飞行器姿态和名义姿态运动模型的等效角速度误差可同时进行实时估计，能够准确跟踪敏感器的测量，有效减小模型误差的影响，数值仿真结果验证了算法的优越性。     

提高飞行器姿态角计算精度的方法研究

分析了传统的通过方向余弦矩阵、四元数形式的飞行器转动微分方程数值积分结果确定姿态角方法的不足,介绍了基于改进的牛顿法确定飞行器姿态角的方法.基于多次测量均值效应原理,介绍多使用上述两种方法中的元素提高飞行器姿态角计算精度的算法及仿真结果.     

直升机全机静力试验姿态测量系统软件设计分析

本文简要介绍了一种新型直升机姿态测量系统软件的设计。叙述了姿态测量系统的构成,测量软件的各项功能及其具体实施方法。该软件已在某重点型号直升机全机静力试验中使用,结果表明这种软件的计算方法和数据精度满足了试验要求,取得了成功。     

基于电磁波三维结构向量的飞行器姿态估计

以电磁波三维空间结构向量为参照的飞行器姿态/航向测量研究，可弥补空间参照物缺乏，丰富空间飞行器姿态/航向测量工具。本文根据各缺损电磁矢量传感器姿态位置与接收信号之间的变化规律，建立飞行器载电磁矢量传感器阵列导向矢量。根据协同导航的多个信号空间谱和最大化，实现平台姿态/航向测量。飞行器多位置的多个传感器共同测量姿态可避免遮挡，获得更高姿态精度的同时拓展了系统的适用领域。接收电磁信息完备状态下，不需导航信号，测绘平稳的杂波就能作为姿态基准。仿真试验验证了姿态估计的有效性。     

一类反舰导弹末制导信号的非线性校正方法

 提出了一种实用有效的反舰导弹末制导信号的非线性校正方法。该方法可充分利用捷联惯导信息,对雷达导引头的测量信号进行有效的校正补偿, 同时又可根据系统对校正算法实时性与精度的要求, 通过合理地调整滤波算法节点数来满足系统的设计要求, 从而大大地提高反舰导弹末制导的导引精度。该方法的有效性在某型超音速反舰导弹末制导信号校正仿真中得到验证。     

基于MEMS传感器的四旋翼组合测姿研究

针对四旋翼无人机机体尺寸较小、带载荷能力有限的特点,设计基于低成本MEMS惯性器件的测姿系统,以满足四旋翼无人机在系统控制方面的需求。但是低成本的MEMS惯性器件具有精度低,随机漂移大,容易受到外界环境干扰等缺点。本文充分发挥四旋翼无人机搭载的MEMS惯性器件的功能,分别利用两种方法测量载体姿态,并通过卡尔曼滤波的方法实现这两种测姿方法的数据融合。经过仿真分析,融合后组合测姿系统的测姿精度得到提高。     

Interlaced optimal-REQUEST and unscented Kalman filtering for attitude determination

 Aimed at low accuracy of attitude determination because of using low-cost components which may result in non-linearity in integrated attitude determination systems, a novel attitude determination algorithm using vector observations and gyro measurements is presented. The various features of the unscented Kalman filter (UKF) and optimal-REQUEST (quaternion estimator) algorithms are introduced for attitude determination. An interlaced filtering method is presented for the attitude determination of nano-spacecraft by setting the quaternion as the attitude representation, using the UKF and optimal-REQUEST to estimate the gyro drifts and the quaternion, respectively. The optimal-REQUEST and UKF are not isolated from each other. When the optimal-REQUEST algorithm estimates the attitude quaternion, the gyro drifts are estimated by the UKF algorithm synchronously by using the estimated attitude quaternion. Furthermore, the speed of attitude determination is improved by setting the state dimension to three. Experimental results show that the presented method has higher performance in attitude determination compared to the UKF algorithm and the traditional interlaced filtering method and can estimate the gyro drifts quickly.     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法

针对现有组合导航系统易被干扰欺骗以及姿态求解精度不足的问题,设计了惯性测量单元(IMU)与偏振光传感器组成的航姿参考系统(AHRS)。同时,考虑到传统的姿态求解方法精度不高,提出了一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法。将Mahony滤波后的姿态值作为系统观测量,再结合扩展卡尔曼滤波(EKF)实现传感器数据的深层融合,以获得高精度的姿态角信息。实验结果表明：在静态环境下采用混合滤波方法求解的姿态值能有效滤除偏振光传感器和加速度计内部噪声干扰,其稳定性明显优于两种方法各自求解时的情况;在动态实验中该方法能有效抑制单独采用Mahony滤波时存在的超调问题,表现出更高的动态解算精度,从而为偏振光组合导航系统提供了更精确的姿态估计信息。     

带FDI算法的无人机组合导航姿态确定控制系统设计

无人机导航系统的作用是提供导航数据给飞控计算机作为制导和控制用,因为飞控计算机的性能在很大程度上依赖于导航数据,导航系统的某一个错误可能会导致整个无人机的失败,因此,导航系统应具有故障检测和隔离(FDI)算法,介绍了一种用于无人机导航的FDI和低成本的组合导航系统,硬件包括低成本商业用MEMSIMU、GPS接收器、磁力计和导航计算机,软件包括带FDI算法的卡尔曼滤波。     

一种基于GPS/磁强计/加速度计的组合导航/定姿方法

针对当前常用的导航、定姿方法存在的不足,提出了一种采用单天线GPS、磁强计和加速度计的组合导航、定姿方法.以常见的匀加速模型作为系统方程,以GPS输出的位置和速度作为观测量,设计了卡尔曼滤波器,获得更精确的载体速度、位置和加速度信息.在获得加速度估值之后,根据地磁场和载体比力在载体坐标系和导航坐标系的投影关系构造姿态矩...     

多天线/GPS光纤陀螺IMU组合车载定姿系统研究

利用GPS多天线定姿系统与低成本光纤陀螺IMU组合,以PC104作为组合导航计算平台,采用重调式松散组合算法,构建了低成本、高精度、高可靠性的车载航姿保持系统,并成功应用于移动卫星通讯系统。经测试,组合系统静态初始化时间小于2min,动态定姿精度优于0.1度,更新率为100Hz。该项技术可进一步拓展应用于舰载、机载等运动平台,前景可观。     

基于磁强计测量的微小卫星轨道姿态 耦合确定方法

针对基于磁强计测量的微小卫星, 提出了基于串并联混合策略的轨道姿态 耦合确定方法。滤波初期,考虑到估计误差较大,采用先地磁场大小测量的轨道确定、 后地磁场矢量测量的姿态确定的串联策略;稳定后,采用基于矢量测量的轨道、姿态同 步确定的并联策略。为降低轨道、姿态确定的相互影响,设计了基于信息的鲁棒Kalman 滤波,通过自动调节增益矩阵处理两个滤波系统间的影响。仿真表明,该方法在提高鲁 棒性的同时,还能适当提高状态估计的精度。     

基于UKF算法的航天器自主导航研究

针对卫星上配备的多种姿态敏感器，进行了导航方案的设计，利用姿态敏感器的测量信息实现轨道参数的估计。通过UKF(Unscented Kalman Filter)算法研究了卫星的自主导航问题，较传统的扩展卡尔曼滤波方法(EKF)简化了计算过程。数值仿真结果验证了该导航算法的优越性。     

三轴稳定卫星无陀螺姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星进行了正常飞行模式下无陀螺姿态确定算法研究，采用磁强计、地球敏感器和太阳敏感器组合获得姿态数据，利用四元数法和高斯－马尔可夫过程建立了姿态确定估计器算法模型。通过数学仿真证明，此姿态确定算法能够对星体姿态进行较精确的估计或校正，满足卫星控制精度要求。