确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

运用信息融合式高阶UKF的微小卫星姿态确定算法

为提高微小卫星微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度,基于磁强计/太阳敏感器/陀螺仪的姿态敏感器配置以及无迹卡尔曼滤波方法（Unscented Kalman Filter,UKF）,设计了一种基于高阶UKF算法并且融合磁强计与太阳敏感器观测信息的微小卫星姿态确定算法.为提高系统状态方程非线性函数的一步预测精度,采用基于五阶UT变换的高阶UKF算法,增加了Sigma采样点数量,提高了系统状态预测精度.单一观测向量滤波算法不能同时满足多个不同量纲观测数据,本文提出一种同时利用两个观测向量的信息融合式滤波算法,根据磁强计和太阳敏感器的观测信息,通过卡尔曼滤波原理中的增益计算,分别得出地磁矢量和太阳矢量对应的卡尔曼增益信息.采用高斯概率密度准则进行信息融合,进而完成预测值的修正,得到同时满足磁强计以及太阳敏感器观测需求的四元数估计值,降低了观测误差的影响.仿真分析验证了算法的优越性.      

一种改进的基于双矢量观测的姿态确定算法

为了提高飞行器姿态确定的精度和姿态矩阵的解算速度,提出了一种改进的双矢量定姿算法.这种算法利用测量系统的方差对两个观测矢量进行加权处理,求得一个新的矢量,以两观测矢量夹角为判断依据选取加权系数;以新矢量为基准矢量,利用双矢量定姿算法求解姿态矩阵,并对求得的姿态矩阵进行修正.仿真结果表明:这种算法所需时间为优化算法的50%,当两个传感器测量误差不同、两矢量为任意夹角时,这种算法比优化的双矢量算法精度高;当两个传感器测量误差相同时,除了两矢量夹角为90°外,这种算法均比优化的双矢量算法精度高.     

一种近地卫星自主定轨的联合滤波算法

地磁场具有完整的数学模型,而地磁场矢量是卫星的位置矢量函数,利用地磁场测量可以实现近地卫星的自主导航。首先建立近地卫星的高精度轨道动力学模型,提出基于星敏感器与磁强计相结合的自主导航算法,利用星敏感器输出高精度的姿态信息,同时恒星星光矢量与地磁场矢量组成两种观测模式,采用联合滤波算法对系统进行数值仿真,并对滤波算法的收敛性和仿真结果的精度进行了分析。通过对数值仿真结果的分析证实了该方案具有良好的鲁棒性和容错性。     

基于地标信息的星敏感器低频误差标定方法

针对星敏感器及其安装结构热变形等因素引起的星敏感器低频误差(LFE)影响卫星姿态确定精度的问题,提出了根据有效载荷提供的地标信息,采用最小二乘算法标定星敏感器低频误差的方法.考虑到卫星姿态确定系统是为有效载荷服务的,为了使卫星姿态确定系统输出的姿态信息与有效载荷相一致,从而准确反映有效载荷的指向变化情况,星敏感器低频误差的标定以有效载荷提供的地标信息为观测量进行.仿真结果表明,所提方法能够有效减弱星敏感器低频误差对卫星姿态确定精度的影响,从而提高卫星姿态确定精度.     

基于Gauss-Newton和UKF结合的微小卫星姿态确定算法

为提高微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度,文章基于磁强计/太阳敏感器/陀螺的姿态敏感器配置,设计了高斯牛顿（Gauss-Newton,GN）迭代算法和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）有机结合的微小卫星姿态确定算法,先用Gauss-Newton算法融合磁强计和太阳敏感器的数据,迭代计算最优四元数,然后以最优四元数联合陀螺数据作为观测量,以姿态四元数和惯性系下的角速度为状态量进行UKF,降低观测维数,并将观测方程转化为线性方程,显著减小计算量,同时克服了测量误差对姿态确定精度的影响。     

基于视线矢量的深空自主导航算法研究

针对深空探测器在行星际飞行的轨道确定问题, 研究了一种基于视线矢量的自主导航算法. 结合深空探测任务的特点, 以太阳视线矢量和地球视线矢量作为导航系统的观测量, 在详细分析太阳敏感器测量原理的基础上, 给出了太阳视线矢量的观测模型及其观测误差表达式. 通过分析导航相机观测原理, 给出像元像线观测模型, 并推导了地球视线矢量的观测误差. 根据惯性空间内视线矢量间的几何关系, 详细推导了探测器的位置矢量及其误差表达式, 结合非线性扩展卡尔曼滤波建立自主导航算法. 利用深度撞击任务的实际飞行数据对本文提出的深空自主导航算法进行了仿真验证.      

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

利用星敏感器的卫星姿态确定的信息滤波

针对利用星敏感器矢量测量的卫星姿态滤波的问题给出了一种矢量测量的信息滤波器。分析结果表明该滤波器可以统一的形式处理单矢量测量和多矢量测量的结果,简化了计算机程序,并且相对于经典的卡尔曼滤波器简化了计算量。仿真研究的结果验证了该滤波器应用于卫星姿态确定的可行性。     

一种基于天体观测的月球车位置姿态确定方法

针对月球车提出了一种基于天文观测的自主位置姿态确定方法.建立了利用天体敏感器测量得到的天体高度和方位作为观测信息的量测方程,并利用月球车运动的三阶常加速(CA,Constant Aceeleration)模型和姿态的欧拉角运动模型作为系统方程,给出了基于Unscented卡尔曼滤波获得月球车实时位置、速度和姿态信息的导航方法.计算机仿真表明该方法可达到较高的位置姿态确定精度.      

高精度SINS/CCD/GPS组合导航系统研究与仿真

选取捷联惯导系统误差作为系统状态,利用捷联惯导系统(SINS)与电荷耦合器件(CCD)星敏感器各自的姿态矩阵输出构造量测,设计SINS/CCD组合导航算法;利用SINS与全球定位系统(GPS)各自的速度、位置输出构造量测,设计SINS/GPS组合导航算法。然后,利用联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,通过全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值。仿真结果表明,基于SINS/CCD/GPS的组合导航系统具有很高的导航精度,达到了3.5m的定位精度和9″的航向精度,非常适用于飞行器的高精度导航定位。     

一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法

针对多传感器组合导航系统中各子导航传感器数据采样率不同且呈有理数倍的这一特殊问题,提出了一种组合导航系统的信息融合算法.首先将多传感器组合导航系统的原始状态方程变换成状态数据块向量与当前状态向量之间的关系,进而构成新的状态方程,而原始量测方程表达为与状态数据块向量之间的关系,进而构成新的量测方程.然后基于具有尺度与小波...     

单天线GPS姿态测量系统在制导火箭中的应用

了解决火箭横向尺寸不足以安装多天线GPS的技术问题, 提高制导火箭飞行姿态 的测量精度, 研究了利用单天线GPS进行姿态测量的方法. 引入伪姿态的概念, 分析了由伪姿态测量辅助求取载体姿态的具体算法, 建立了单天线GPS姿态测量的数 学模型, 利用卡尔曼滤波模型对状态矢量模型进行滤波, 得到相应的速度、加速度信息, 根据常规姿态与伪姿态的关系, 得到火箭的常规姿态信息. 通过仿真研究, 验证了这种姿态测量系统在制导火箭上的可行性和有效性.      

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°。     

一种新的捷联惯导系统圆锥误差补偿算法

旋转矢量法应用在捷联惯导系统圆锥误差补偿中,通过增加子样数能有效提高补偿精度,但子样数的增加会增加导航计算机的计算量.由于导航计算机的硬件性能限制,不可能为了获得高精度补偿性能而大幅增加子样数.因此,提出一种在不增加导航计算机负担下能提高圆锥误差补偿精度的新算法,该算法利用已解算出的当前时刻之前2个周期的姿态信息对旋转矢量进行修正,通过理论推导和实例分析比较,在同子样数下,新算法能达到高出传统算法4阶的补偿精度而不多消耗导航计算机资源.      

基于GPS与磁强计组合的姿态确定

提出了一种基于信息融合的姿态确定方法用于姿态确定。利用星上的GPS接收机和磁强计两种敏感的测量，基于广义卡于尔曼滤波理论及信息融合理论，发展了基于此两种敏感器的全局最优融合估计算法。来确定卫星的姿态和姿态角速度。并对处法进行了设计和仿真，通过与单独使用GPS确定姿态的算法进行对比分析。结果验证了该算法进行对比分析，结果验证了该算法的优越性。     

高动态环境下SINS姿态更新的改进等效旋转矢量算法

高动态环境下捷联惯导系统的姿态算法是提高系统精度的关键技术. 通过研究SINS高动态姿态更新方法, 分析姿态矩阵解算的四元数及等效旋转矢量算法, 使等效旋转矢量算法在高动态环境下的应用问题得以完善. 为改善等效旋转矢量算法对于高动态飞行环境的适应性, 以圆锥运动作为环境条件, 对等效旋转矢量算法进行改进, 推导改进算法的误差. 通过与单子样和三子样等效旋转矢量算法进行仿真对比, 验证了改进算法的有效性.      

车载GPS/DR组合导航系统的研究

介绍了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统的设计,在对GPS/DR组合导航系统中主要误差来源分析的基础上,建立了表示这些误差的数学模型.根据组合系统的数据融合原理,提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该算法在提高GPS定位精度的情况下,能很好地修正DR系统的积累误差,大大提高了组合系统的完整性、可靠性.