直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

深空探测器接近段自适应滤波方法研究

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务的全自主导航方法.基于状态模型和量测模型的非线性卡尔曼滤波方法在天文导航中被广泛使用.卡尔曼滤波要求状态和量测模型误差是高斯白噪声且先验协方差信息已知,但在深空探测器天文导航系统中,状态模型和量测模型噪声通常不能精确知道且是时变的.因此,自适应卡尔曼滤波器广泛用于解决状态和量测模型误差未知且时变的问题.本文首先结合火星探测器接近段的实际情况分析了火星探测器接近段模型噪声的时变特性,然后对三种常用的在线调节自适应滤波方法在火星探测接近段的滤波表现进行了仿真实验.      

基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

空天飞行器多源容错鲁棒组合导航系统设计

空天飞行器具有机动灵活、高速飞行和实时打击等特点,为保证空天飞行器在各种复杂飞行工况下导航系统的精度、可靠性与鲁棒性,构建了包含惯性导航、卫星导航与天文导航的多源容错鲁棒组合导航系统。针对空间复杂电磁环境造成的在非线性系统中量测噪声非高斯分布的问题,设计了一种基于Huber定则的鲁棒多传感器信息融合方法;针对高动态与GNSS信号受干扰及欺骗等情况下,卫导信号异常、失锁与星图拖尾等问题,设计了故障诊断与滤波器重构策略。仿真结果表明,所设计的多源容错鲁棒组合导航系统在复杂动态环境下能够有效提高导航系统的精度与容错能力,为空天飞行器导航系统设计提供了有效参考。     

自适应混合信息滤波算法及其在 相对导航中的应用

为解决相对导航模型中线性、非线性并存,及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题,提出一种混合信息滤波算法;考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素,提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法.理论分析及仿真验证表明,与基于Kalman滤波的传统导航算法相比,给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点,且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务;除上述特点外,在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下,给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整量测协方差阵的方式,使导航系统仍保持较高的精度.     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。     

考虑太阳自转的天文多普勒差分导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量,可以提供探测器相对反射天体的距离信息,与星光角距量测量结合,可以提高导航性能。然而,星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量,火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题,提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法,建立了包含火卫一位置及速度的状态模型,利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计,仿真结果表明,提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响,为探测器提供高精度的自主导航信息。     

考虑星历误差的天文测角/时间延迟量测组合导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量,可以提供探测器相对反射天体的距离信息,与星光角距量测量结合,可以提高导航性能。然而,星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量,火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题,提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法,建立了包含火卫一位置及速度的状态模型,利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计,仿真结果表明,提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响,为探测器提供高精度的自主导航信息。     

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。     

一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.     

Radio beacons/IMU integrated navigation for Mars entry

High precision entry navigation capability is essential for future Mars pinpoint landing missions, together with the entry guidance and aerodynamic lift control. This paper addresses the issue of Mars entry navigation using inertial measurement unit (IMU) and orbiting or surface radiometric beacons. The range and Doppler information sensed from orbiting or surface radio beacons and the entry vehicle state information derived from IMU are integrated in Unscented Kalman filter to correct the inertial constant bias and suppress the navigation measurement noise. Computer simulations show that the integrated navigation algorithm proposed in this paper can achieve 50 m position error and 2 m/s velocity error, which satisfies the need of future pinpoint Mars landing missions.     

Optical/radio/pulsars integrated navigation for Mars orbiter

In this paper, we address the issue of the integrated navigation algorithm with different combination of measurements for Mars orbiter. First, system dynamic model and navigation measurement models using optical measurement information, radio measurement information and X-ray pulsars measurement information are respectively established. Second, optical/radio/pulsars integrated navigation algorithm is proposed, and observability analysis of the integrated navigation system is also conducted. Third, adaptive extended Kalman filter is adopted to fuse measurement information and suppress measurement and process noise to optimally estimate the state of Mars orbiter. Monte Carlo simulation results show that optical/radio/pulsars integrated navigation can effectively improve the navigation accuracy and satisfy the navigation requirements of Mars orbiter.     

超低轨道地球卫星脉冲星/星光折射/光谱组合导航

针对超低轨道地球卫星导航自主需求,提出了一种脉冲星/星光折射/光谱测速组合天文导航方法。首先根据地球超低轨道卫星运行轨道动力学方程建立导航系统状态模型;分别根据脉冲到达时间差和星光折射角与天体光谱频率建立导航系统量测模型;使用Unscented卡尔曼滤波方法,降低随机误差对导航精度的影响,使用基于UKF的信息融合方法,有效融合了三种天文导航方法结果数据。经计算机仿真分析,该组合导航方法位置导航误差均值为85.62m,速度误差均值0.190m/s,能够满足超低轨道地球卫星在轨运行导航需求。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

Radio/FADS/IMU integrated navigation for Mars entry

Supposing future orbiting and landing collaborative exploration mission as the potential project background, this paper addresses the issue of Mars entry integrated navigation using radio beacon, flush air data sensing system (FADS), and inertial measurement unit (IMU). The range and Doppler information sensed from an orbiting radio beacon, the dynamic pressure and heating data sensed from flush air data sensing system, and acceleration and attitude angular rate outputs from an inertial measurement unit are integrated in an unscented Kalman filter to perform state estimation and suppress the system and measurement noise. Computer simulations show that the proposed integrated navigation scheme can enhance the navigation accuracy, which enables precise entry guidance for the given Mars orbiting and landing collaborative exploration mission.     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。