光流/惯导多传感器信息融合方法

将光流传感器多点布置在弹体上,建立了纵向平面内的弹体运动学模型和光流传感器量测模型,利用离散卡尔曼滤波器对光流信息和速率陀螺信息进行融合,估计弹体的高度、姿态和速度信息,并利用估计信息进行了超低空飞行的高度控制仿真,仿真结果表明:利用多个光流传感器和一个速率陀螺,可以准确地、实时地估计出弹体的高度、垂直速度、俯仰角、俯仰角速度和攻角等信息,并可利用这些信息实现导弹的超低空突防任务.     

基于解析小波的光流计算方法

在基于小波变换的光流计算中,实值小波系数的相位振荡和多分辨率计算的累计误差是影响光流计算精度的两个主要原因.通过引入解析小波以降低相位振荡的影响,同时结合M估计子能够有效抑制参数估计产生的大误差项,提出一种多尺度多分辨率的光流计算方法.实验表明,与现有的基于小波变换的光流计算方法相比,提出的方法不论在光流计算的精度还是可计算范围上都有很大程度的提高.      

基于光学信息的导弹低空突防导引策略

为增加巡航导弹低空突防的概率,在离线规划好航迹后,要保证导弹以最小偏差沿航迹飞行.通过仿真发现,传统的角指令法存在航路点切换时导弹过载超过指标要求,导弹越过障碍物时有较大的过顶时间的问题.为解决这一问题,提出了一种导弹纵向和横侧向的航路导引方法和指令生成方法,并以某型导弹低空突防为例,设计了飞行控制律.通过地形跟随六自由度仿真,比较了两种航路导引方法对地形跟随性能的影响.仿真结果都表明:采用这种纵向和横侧向航路导引方法和指令生成方法以后,该型导弹的地形跟随飞行性能得到了明显提高.      

星背景比例-积分导引法模型与仿真

针对大气层外高速运动目标的交会问题,建立了“星背景比例—积分导引法”的完整模型,包括CCD 星图的处理,导引星和目标的识别,导引方案的数学描述等,对仿真计算的结果,也作了一些简要的分析。     

全向攻击比例导引律的优化及其攻击特性研究

本文通过全向攻击引导律优化、攻击区研究以及脱靶量分析,提出一种为确定空空导弹的全向攻击导引律的研究方法。利用该方法可以获得导引品质优良而又易于实现的导引规律。它既能满足全面攻击要求,又有一定大小的攻击区、不大的脱靶量以及良好的弹道特性和适当放宽的初始射击精度要求。另外,本文还对攻击区“黑洞”进行了初步探讨。     

采用修正比例导引的雷达寻的导弹脱靶量研究

利用伴随系统推导了采用修正比例导引规律时,目标阶跃机动和初始前置角误差引起的终端脱靶量公式,以及雷达测量误差引起的脱靶量均方根的解析公式.对比了比例导引和修正比例导引的制导性能.     

考虑机动效率的多约束导引律设计

针对考虑交会角约束的导引律在可用过载不足时将导致大的交会角误差问题,推导一种考虑时变过载约束的制导形式,而该导引律在实现较大机动的同时会带来较大能量损失,进而提出一种考虑导弹机动效率的多约束导引律。首先,应用最优二次型原理推导出一种时变控制项权系数的闭环制导形式;其次,将导弹机动时刻阻力系数引入时变权系数,并通过迭代分别确定可用过载与机动效率约束边界;最后,将时变过载约束表示成剩余时间的函数,代入制导指令,并进行弹道仿真。结果表明:推导的2种导引律均能较好地实现末端弹道成型要求,考虑机动效率的制导指令分配更为合理,并有效降低了拦截末端速度损耗,提高了制导精度与毁伤效果;且考虑机动效率的导引律中时变权系数无须配平求解,在保证精度的同时极大提高了迭代速度。     

基于速度预测的导引律剩余时间估计

将分段线性逼近与迭代求解的思想扩展到对导弹的时变速度进行分段预测,给出了适用于反舰导弹速度时变情况的大前置角下比例导引律和偏置比例导引律的剩余时间估计算法。该算法在现有分段迭代算法的基础上,依据闭环形式的反舰导弹速度微分方程,分转弯平飞段和近似直线飞行段2种情况,对导弹未来速度的大小进行分段迭代预测并对剩余时间估计进行修正。算法中还给出了偏置比例导引律作用下近似直线飞行段剩余飞行航程的估计公式。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

光流控制地形跟随与自动着陆

将一种自研的光流传感器安装到飞行平台上,利用光流信息控制飞行器的地形跟随和自动着陆.测试了光流传感器的测量性能,建立了飞行器的运动模型,开发了基于光流反馈的地形跟随控制算法,提出了光流自动着陆的控制规律,并进行了数学仿真和硬件在回路的实时仿真验证,实验结果表明:光流信息可以一种相对简单的形式来巧妙地同时控制飞行速度和飞行高度,保证飞行器安全地执行多种飞行任务,实验证明了光流传感器在飞行控制中具有工程可行性.     

Cooperative augmented proportional navigation and guidance for proximity to uncooperative space targets

Navigation and proximity to non-cooperative targets have garnered the interest of both academia and industry. This paper proposes a new space operation concept that would enable two CubeSats equipped with only optical sensor to achieve autonomous and robust proximity with uncooperative satellites. This is a novel strategy for distributed spacecraft missions and applications.Because optical sensors are lightweight and therefore reduce reliance on external measurement sources, the case for their use is compelling. Designing robust guidance and control algorithm is the greatest challenge for optical sensors because relative distance information is unavailable, whereas range information is required for safe proximity. The purpose of this paper is to propose a novel concept in which two CubeSats cooperate and share angle measurement data to approach uncooperative targets despite their maneuverability.This paper introduces a new guidance scheme for proximity operations, namely cooperative augmented proportional navigation (CAPN). Modern control law is applied along line-of-sight (LOS) while classical proportional navigation is applied in the normal direction of LOS. By measuring only elevation and azimuth angles between each chaser and the target, the algorithm can account for a maneuvering target. The cooperative scheme offers estimation-based distance measurement, which enhances the observability of angle-only navigation.Target’s maneuverability and different control parameter settings have been considered in simulation scenarios. The degree of observability (DOO) is then introduced as the quantitative observability analysis metric to validate the effectiveness of the guidance scheme and precision of the estimation. The results of simulations have demonstrated that the CAPN proposed in this paper is capable of completing challenging proximity missions.     

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

GPS导航电文参数表示的测距误差分析

针对在GPS现代化进程中将出现的新的CNAV/CNAV-2导航电文格式,比较了目前发播的GPS NAV导航电文与新电文在数据表达方式上的差别.为了衡量不同的数据截断方式对于导航定位的影响,引用导航数据截断测距误差的概念进行分析.利用实际的导航数据对于两种电文结构进行了仿真生成、处理,比较星历/星钟参数截断带来的测距误差影响.结果表明:相比于NAV电文,CNAV/CNAV-2由于截断所造成的测距误差更小,NAV电文对截断误差更敏感.其中星历参数截断的测距误差改善可达厘米级,星钟参数截断的测距误差改善可达分米级.因此,在带宽有限的条件下应优先考虑提高星钟参数的表示精度.改进星钟参数的表达形式可望获得更高的精度提升.     

脉冲星导航在高精度卫星轨道修正中的应用

X射线脉冲星导航系统(XNAV,X-ray Pulsar Based Navigation)能够为航天器提供自主的定位服务,但是XNAV存在精度较差,且受航天器钟差和脉冲星时间模型误差的影响而产生近似常值偏差的缺点.分析与仿真指出,在采用XNAV单独导航时需要2颗脉冲星可达到完全观测,而采用XNAV和星间观测的组合导航时仅需要1颗脉冲星即可达到完全观测,同时组合导航能够将轨道修正的精度提高10倍以上,并将由于常值偏差造成的估计误差抑制在0.2 m以内.在现实的噪声设定下,采用标准XNAV单独进行轨道修正,仅需要两颗脉冲星即可取得50 m以内的估计精度;而采用组合导航时,在单脉冲星的导航方案下,系统的估计精度为5 m以内.分析结果表明:基于单脉冲星导航的组合导航,是一种高精度、低需求,容易实现的卫星轨道估计方案.      

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

新型复合多视场光学敏感器及其导航方法

基于利用四面镜结构实现的复合多视场光学敏感器,给出了一种高精度天文导航方法,即通过四面镜同时观测地球、导航星和折射星,利用卫星、地球、恒星之间的位置关系,实现自主导航。通过研究导航量测信息的获取途径,给出了复合多视场光学敏感器的5种实用工作方式。结合卡尔曼滤波算法,建立了自主天文导航的仿真模型,并对5种工作方式进行了仿真与比较。仿真结果表明:双组直接敏感地平与单组间接敏感地平结合的导航方式精度最高,位置精度达到了10 m量级。      

一种基于凝固地理系的捷联惯导极区导航算法

针对传统惯性导航系统机械编排在极区导航存在无法定位定向问题,提出了一种基于凝固地理系的捷联惯导极区导航新方案。该方案在极区内采用相对于原点三轴位置代替传统的经度、纬度、高度导航,导航计算不存在奇点。给出了凝固地理系捷联惯导系统的机械编排,推导了该坐标系与地理坐标系之间位置、速度和姿态信息的转换关系。仿真分析表明:凝固地理系可以解决现有机械编排在极点附近无北向基准所引起的问题,导航参数连续并且无原理性误差,可以满足飞机在极区飞行时的需要。     

用于飞行器视觉导航的地平线检测算法

结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点.     

基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置

给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n＋1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求.