采用双目视觉的非合作空间目标相对导航与惯性参数辨识方法

针对面向在轨服务的非合作空间目标测量感知问题,提出了一种基于双目视觉的相对导航与惯性参数辨识方法。利用目标表面的特征点建立几何坐标系,并分别设计了姿态测量和相对导航滤波器,实现了目标姿态、角速度、轨道,质心位置与惯量比的高精度估计。在此基础上,通过黏附卫星与非合作目标形成组合体,利用相对导航算法获得的质心位置和惯量比在黏附前后的变化,实现了目标质量和转动惯量的辨识。数值仿真试验证明了算法的有效性。     

带挠性附件航天器在轨质量特性辨识

考虑挠性附件的振动,研究了航天器在轨质量特性辨识问题。利用推力器产生激励,采用陀螺仪、加速度计和振动信号传感器作为敏感器,设计了模态滤波器提取各阶模态响应。通过交互迭代,设计了转动惯量和质心位置的辨识算法;根据加速度计原理,设计了质量的辨识算法。采用批量最小二乘法对算法进行求解。该算法适用于模态参数已知、任意初始状态航天器的质量特性辨识。仿真结果表明算法收敛速度快、辨识精度高。     

自适应滤波在平台自标定数据处理中的应用

对平台标定中数据处理的一种方法是对角度传感器输出分析，解算出移角速率，并在此基础上辨识出漂移参数。由于平台自标定在动基座条件下进行，角度传感器输出中的噪声统计难以确定，并且会出现时变的情况。传统的卡尔曼滤波方法不能适用。自适应卡尔曼滤波的估计状态的同时，利用观测数据带来的信息，可在线估计噪声的统计特性，从而不断地改进滤波器的设计。建立输出数据常速度模型，采用Sage和Husa自适应滤波算法，进行参数辨识，得到较好的效果。     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。     

一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。     

一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。     

一种遥测缓变参数自动判读的新方法

针对遥测参数中缓变参数的自动判读问题，提出一种基于历史数据统计特性的遥测缓变参数自动判读新方法。首先，设计了一种以参数目标数据时标为基准的时间间隔递推算法和线性插值方法，使历史数据与目标数据的时标得到有效统一。其次，基于方向和距离函数构造了双因子等价权函数，并利用抗差最小二乘估计算法得到了参数的估值和标准差。最后，根据参数的估值和标准差对目标数据进行统计分析，依据目标数据的概率分布判断参数是否存在异常，进而实现参数的自动判读。仿真校验结果表明，该方法能有效辨识缓变参数中的异常参数，且具有较强的抑制随机噪声和抗差自适应能力。与传统以人工为主的判读方式相比，该方法能有效提高遥测参数判读的效率和准确性。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

XNAV算法及其整周模糊度确定方法研究

X射线脉冲星导航(XNAV)是一种新型的航天器天文导航方法.研究了利用脉冲星脉冲相位观测信息进行导航卫星自主定轨的算法.首先分析了X射线脉冲在卫星和太阳系质心之间的传播时间方程,然后利用卫星与太阳系质心之间的相位差分观测量建立了系统的观测方程;结合导航卫星的轨道动力学特性,采用扩展卡尔曼滤波算法估计卫星的轨道.考虑到卫星轨道动力学预报得到的卫星位置值具有较好的精度,提出直接利用该位置预报值快速确定整周模糊度,并验证了该方法的可行性.数学仿真表明,该导航算法能够精确确定导航卫星在 l惯性系F的绝对位置.     

非质心特征点相对位置和姿态估计方法研究

卫星编队飞行中,从星星体上偏离质心的任意特征点,其相对位置和相对姿态运动耦合。本文针对任意点的相对状态估计问题,推导了耦合相对轨道动力学方程和无陀螺相对姿态动力学方程,并且基于PSD敏感器对主星上点光源的视线测量值,提出了基于特征点耦合动力学和质心传统动力学的两种相对状态估计策略。针对每种策略分别设计了EKF和UKF两种滤波算法对相对状态进行估计。最后通过数学仿真对算法的有效性进行了验证,并对其计算量进行了分析。结果表明,四种算法均能对特征点的相对状态进行较高精度的估计。     

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。     

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

空间失稳目标线阵成像畸变分析与三维重建

针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中，存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题，提出一种带畸变自修正式三维重建方法，并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件，首先根据实际工况与判定条件进行比对，判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复；其次，对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数；然后对目标运动参数进行自修正式处理，去除特征突变点干扰；同时依次恢复点云到初始几何位置，完成初始目标三维重建；最后，通过系统进一步迭代，位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明，该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下，能够有效避免因线扫描导致的畸变问题，并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建，有较强的鲁棒性。     

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。     

基于NHDO的机动目标拦截攻击角度约束导引律

为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。     

分布式卫星系统的协同导航估计方法

针对分布式卫星系统对合作目标的协同导航估计问题,提出了前端与后端结合的一种分布式协同导航方法。前端基于一致性算法对无迹卡尔曼滤波方法进行改造进而完成设计,后端基于协方差交集算法并利用快速权值计算方法以及非可加性参数融合方法进行设计。最后基于Matlab以及STK轨道传播模型进行了数值仿真,得到了预期的仿真结果,验证了方法的有效性。     

基于雷达相位测距的微动特征获取

针对微动目标的雷达回波特征信号一般较小难以提取的特点,提出了一种基于雷达相位测距的微动特征获取方法。相参雷达工作在宽窄交替模式下,宽带信号形式为线性调频（Linear Frequency Modulation,简称LFM）。首先,通过窄带相位测距（游标测距）测量目标质心的平动轨迹;其次,通过宽带相位测距测量目标上各个散射中心的运动轨迹;最后,从散射中心运动轨迹中除去质心平动轨迹,获得散射中心相对于质心的微动轨迹。相位测距精度极高,已知微动模型,可以估计微动参数,获取微动特征。仿真结果表明,该方法可以有效获取目标的微动特征。     

一种翻滚火箭箭体的运动参数估计方法

针对处于自由翻滚运动状态的火箭箭体,其呈回转体结构,运动参数估计难的问题,提出了一种翻滚火箭箭体的运动参数估计方法.采用激光成像雷达获取目标的三维点云数据,通过点云法向量估计和随机采样一致性算法计算得到自旋轴;然后结合序列各帧的自旋轴估计结果,采用最小二乘法求解得到翻滚火箭箭体的翻滚轴;进而利用相邻两帧的自旋轴和翻滚轴...