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。     

皮卫星姿态估计及粗太阳敏感器标定算法研究

粗太阳敏感器是一种由多个光电池片配置组成的模拟式太阳敏感器,它结构简单、资源要求少,在皮卫星平台应用较为广泛。光电池光伏输出特性是粗太阳敏感器测量的基础,使用余弦关系近似等效会引入很大的误差。通过实际测试和深入分析,建立了更高精度的粗太阳敏感器输出特性等效数值模型,并以此为基础,推导了卫星姿态估计及粗太阳敏感器标定的联合在轨实时算法。算法采用多级耦合结构,由1个扩展卡尔曼滤波器(EKF)和6个卡尔曼滤波器组成,同时估计卫星姿态、卫星角速度以及卫星6个面共30个标定参数。仿真表明,和常规的EKF姿态估计算法相比,联合算法的运算量只增加了一半,而估计精度却提高了一个量级。     

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。     

基于星敏感器的姿态确定算法研究

为实现惯性/天文组合导航,提高导航精度,本文研究了基于星敏感器的天文导航姿态确定原理,在理论上推导了用于载体姿态解算的TRIAD算法、最小二乘算法、Eular-q算法和QUEST算法,并通过仿真和实验对以上四种算法进行了比较。仿真和实验结果表明,QUEST算法在四种算法中具有解算精度高而运算速度快的优点。由仿真和实验可知,绕星敏感器光轴方向的姿态解算误差大,这可为惯性/天文组合导航系统的方案设计提供指导。     

仅用星敏感器的卫星姿态估计UKF算法研究

针对无陀螺或陀螺失效等情况下的卫星姿态确定问题,应用基于Unscented变换的Unscented滤波理论,提出了仅利用星敏感器矢量观测信息来确定无陀螺卫星姿态的Unscented卡尔曼滤波算法,并进行了数学仿真,仿真结果表明了所提出的UKF算法在无陀螺情况下对卫星姿态估计的有效性和可靠性。     

基于星敏感器的卫星姿态估计方法研究

以星敏感器姿态信息作为测量数据,结合卫星姿态动力学方程组,采用增广卡尔曼滤波方法对无陀螺卫星姿态进行估计。研究发现,干扰力矩的变化会降低卫星姿态估计结果的精度,为此提出两种改进的姿态估计算法:增广自适应卡尔曼滤波方法和增广强跟踪卡尔曼滤波方法;仿真表明,两种算法都能很好地克服干扰力矩变化导致的精度下降现象。     

改进联邦滤波器在小卫星姿态确定中的应用

采用微小卫星姿态运动学、动力学方程,以磁强计／太阳敏感器为姿态敏感器进行姿态确定,研究了一种基于融合反馈的改进联邦滤波算法,提出了一种基于观测新息修改的信息分配原则。给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程,并对观测矢量进行推导,获得了基于角速度的观测方程,丰富了观测模型。仿真结果表明：基于角速度观测方程的引入,增强了观测信息的利用率,进而提高了姿态确定的精度,降低了计算量,保证了可靠性。     

空间用GPS测位测姿设备

劳拉航天系统公司和天宝导航公司将开发一种适于空间应用的全球定位系统姿态确定设备,该设备可取代目前用于姿态控制的一整套笨重传感器。这种称为GPS Tensor的新型低功率全固态设备有望减小卫星尺寸和重量并降低测姿设备的成本。 通常,卫星是利用一个太阳和地球敏感器及陀螺仪的组件来测定姿态的,而GPS Tensor     

基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计

针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波（UKF）及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波（ATSUKF）算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。     

弹载大视场星惯组合深度融合导航技术

为了降低弹载星惯组合（Stellar-INS）飞行中段对调姿观星的要求，提高星惯组合姿态精度，提出了大视场（LFOV）星惯组合深度融合导航方法。小视场（NFOV）星敏感器输出星矢量为主，大视场星敏感器可同时输出姿态和星矢量信息，分别推导了基于星敏感器输出姿态和星矢量信息的观测方程，分析了星矢量和姿态观测方法之间的关联性。建立了包含星惯安装误差、陀螺误差以及初始平台误差角的星惯组合全误差项模型，基于线性卡尔曼滤波给出了深度融合导航方法。开展了数学仿真验证，分析了不同调姿观星路径约束下，大/小视场星惯组合性能差异。结果表明，大视场星惯组合深度融合导航方法不仅可以降低调姿观星约束要求，还可以实现组合姿态性能提升。     

基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合

针对基于GPS/MV组合导航方式的无人机空中加油问题,分析了对接阶段GPS及视觉传感器存在的条件约束。在建立导航传感器非线性相对位置测量模型的基础上,设计了基于扩展卡尔曼滤波的自适应联邦滤波器,并与集中式滤波进行了对比仿真。结果表明,提出的算法保证了部分传感器失效时导航数据输出的平稳性和容错性,滤波精度完全满足无人机空中加油相对导航系统要求。     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

低轨微纳卫星全磁自主导航算法研究

针对低轨微纳卫星体积小、功耗低的设计约束,提出了基于低轨地磁的定轨/定姿全磁自主导航算法.该算法仅利用三轴磁强计测量值和卫星动力学方程建立Kalman滤波器,实现了低轨微纳卫星的全自主轨道确定和姿态测量,理论仿真结果表明,该全磁导航算法精度能够满足低轨微纳卫星的一般要求.利用高精度地磁模拟器搭建了微纳卫星全磁自主导航地面仿真验证系统,对算法进行了全物理仿真测试和实验误差分析,进一步验证了全磁自主导航算法的可行性,为低轨微纳卫星提供了一种低成本、高自主、高可靠性的导航方法.     

基于惯性/偏振光/光流的六足步行机器人自主导航方法研究

针对惯性/卫星组合导航系统易受干扰或自主性不足等问题，引入偏振光传感器和光流传感器，分别建立航向角和速度量测方程，以辅助惯性导航系统，提出了一种基于惯性/偏振光/光流的自主导航方法。同时，为实现惯性传感器、偏振光传感器和光流传感器等多传感器的融合，设计了无迹Kalman滤波器。为验证该方法的有效性，以六足步行机器人为对象开展仿真和实验验证。结果表明，在没有卫星信号源的情况下，仅依靠机器人自身感知，可实现较高精度的机器人位姿估计，实现了不依赖于卫星导航信号的自主导航，提升了导航系统的自主性。     

星敏感器安装误差标定技术研究

星敏感器是一类具有自主高精度姿态测量能力的仪器,输出姿态精度可达到角秒级。但实际组合导航应用中,星敏感器安装误差往往可达角分级,远远大于仪器本身误差,影响其使用品质,因此有必要在使用前对星敏感器安装误差进行建模标定。研究发现,星敏感器安装误差与惯导姿态误差存在耦合关系,难于分离。设计了一种快速标定方法,利用惯导输出姿态、位置信息以及星敏感器姿态输出构造观测量,建立卡尔曼滤波模型,通过滤波估计实现安装误差的地面标定。仿真结果表明,载体需要进行2个轴向上的机动才能将星敏感器三轴安装误差估计出来。相较于依靠外部基准姿态进行标定的方案,本方法具有快速高效、可操作性强等优点。     

A dimension reduced INS/VNS integrated navigation method for planetary rovers

Inertial navigation system/visual navigation system (INS/VNS) integrated navigation is a commonly used autonomous navigation method for planetary rovers. Since visual measurements are related to the previous and current state vectors (position and attitude) of planetary rovers, the performance of the Kalman filter (KF) will be challenged by the time-correlation problem. A state augmentation method, which augments the previous state value to the state vector, is commonly used when dealing with this problem. However, the augmenting of state dimensions will result in an increase in computation load. In this paper, a state dimension reduced INS/VNS integrated nav-igation method based on coordinates of feature points is presented that utilizes the information obtained through INS/VNS integrated navigation at a previous moment to overcome the time rel-evance problem and reduce the dimensions of the state vector. Equations of extended Kalman filter (EKF) are used to demonstrate the equivalence of calculated results between the proposed method and traditional state augmented methods. Results of simulation and experimentation indicate that this method has less computational load but similar accuracy when compared with traditional methods.     

Automotive-grade MEMS sensors used for general aviation

The attitude heading reference system (AHRS) provides data for primary flight instruments, head-up displays, autopilots, and moving map navigation systems. Advances in solid-state MEMS rate sensors, coupled with Kalman filter algorithms designed to mitigate high drift rates, provide the basis for low-cost, high-performance AHRS for general aviation. This paper describes the performance of a low cost, miniaturized AHRS using automotive-grade MEMS sensors. The performance of the system is detailed. The implications for certification of this class of system and fault tolerance are discussed.     

导航星座自主导航技术--自主星历更新

自主星历更新是导航星座自主导航的关键技术之一,包括卫星轨道精密确定和轨道短时预报两个方面的内容。本文在系统地论述导航星座自主导航的信息处理流程的基础上,重点提出星座卫星轨道精密确定的自适应Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过星间双向测量数据的滤波处理,能够获得高精度的卫星星历和较小的用户测距误差（URE）,满足高精度导航定位需求,初步证明导航星座自主导航信息处理流程及其星历更新算法的合理性和可行性。     

惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。