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提出了一种以太阳方向矢量为基准的偏振光导航方法,该方法利用太阳方向矢量物理意义明确的特点,消除了直接利用偏振光进行导航定向时存在的180°模糊性问题。为完全观测载体姿态,同时引入了重力观测量,提出了利用偏振光及重力矢量联合辅助定姿的方法,并详细推导了该方法的观测方程,同时给出了当姿态误差较小时,观测方程的简化线性形式。利用该姿态观测方程,设计了基于偏振光及重力辅助定姿的偏振光/GPS/SINS组合导航算法。理论分析及仿真表明,通过引入偏振光及重力矢量进行辅助定姿,导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了系统对载体姿态的估计性能,且使得组合导航系统可以完成大初始姿态误差时的导航任务。 相似文献
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基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求. 相似文献
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研究基于PI滤波估计陀螺角速率漂移的陀螺与星敏感器组合定姿算法,首先推导了陀螺角速率漂移与姿态偏差四元数之间的关系,并基于姿态偏差四元数和PI滤波估计陀螺角速率漂移;接着给出了分别基于J2000惯性系和轨道坐标系的星敏感器与陀螺组合定姿算法和姿态偏差四元数求解方法;最后进行了工程应用方式分析和仿真验证。本文基于PI滤波的组合定姿算法简单,易于工程实现,并已通过在轨考核验证。 相似文献
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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。 相似文献
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基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明:采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。 相似文献
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针对近地航天器故障模式或深空探测模式,研究了仅利用太阳敏感器和陀螺进行航天器定姿的方法.给出了姿态确定滤波模型,分析了影响定姿精度的主要因素,讨论了轨道日照角对定姿精度的影响.研究结果表明:该组合可实现航天器故障模式或深空探测模式中的低精度姿态确定;轨道日照角对定姿精度影响较大,有效的轨道日照角是确保太阳敏感器/陀螺姿态确定方法可行的关键. 相似文献
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针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。 相似文献
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由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。 相似文献
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针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
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传统卫星导航抗干扰高精度算法只适用于处理平稳的干扰信号,难以适应无序脉冲组成的多重闪烁干扰环境。本文基于干扰协方差矩阵重建思想,提出一种新的适用于多重闪烁干扰环境下的卫星导航高精度抗干扰算法并进行仿真对比分析。通过压缩感知完成单采样点干扰测向,使用干扰噪声矩阵重建理论构造协方差矩阵,使用自适应波束约束算法实现单采样点天线阵列波束赋形,最终实现在干扰方向形成固定零陷,在卫星方向形成波束指向。与传统波束约束高精度抗干扰算法相比,该算法可以实现单采样点抗干扰权值计算,适用于快时变多重闪烁干扰环境。仿真结果证明:该算法可以在有效滤除多重闪烁干扰信号的同时在卫星导航信号方向维持波束指向,保障卫星导航信号观测精度,满足高精度卫星导航需求。 相似文献
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