基于几何特征的非合作目标相对位置和姿态估计

针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径.     

基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation, TEASER)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节：在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation, SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明：在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法,但是测量信息单一且独立,针对旋转载体的测姿问题,提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法,通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模,根据滚转角预测估计值选取量测量,并提出自适应滤波,采用滚转角加速度估计自适应滤波算法,实现了对系统噪声方差阵的自适应调整,避免了滚转角加速度最值的选取问题,降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性,结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

空间非合作目标的相对导航粒子滤波算法

针对激光交会雷达作为在空间交会对接过程中的相对导航敏感器,研究了未来特殊背景下,非合作目标航天器对雷达信号发射干扰的情况下的相对导航滤波算法.针对高维模型计算量大的特点对传统粒子滤波算法进行了改进,并与扩展卡尔曼滤波器进行了仿真比较,仿真结果表明改进后的粒子滤波器的滤波效果远远优于扩展卡尔曼滤波器,且计算量优于传统粒子滤波.     

一种基于基准优选的双目视觉位置解算方法

针对近距离空间非合作目标相对位姿测量任务需求,基于双目视觉原理建立了特征点位置测量模型与误差分析模型,分析了特征点位置解算奇异及奇异点附近位置解算误差过大的问题,提出了一种采用异面光轴配置和基准优选策略的双目视觉特征点位置解算方法。该方法通过错角安装相机光轴防止特征点在两个相机基准下进行位置解算时同时发生奇异,针对不同基准在测量域内误差分布的差异,建立了基准优选策略和相应的面向特定测量域的基准优选指标确定方法,从而获得了高精度测量结果。仿真结果表明,采用所提出的方法解决了特征点位置解算奇异问题,提高了测量域内特征点位置测量精度。     

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.      

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

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。     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF）,DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

未知参数高阶线性系统基于特征模型的卡尔曼滤波

针对一类有量测噪声的未知参数高阶线性系统设计了基于特征模型的卡尔曼滤波器,改进了由于传统卡尔曼滤波器在未知系统状态转移阵时应用的难题.在对高阶线性系统的自适应控制中,利用建立系统的特征模型构造状态转移阵,结合卡尔曼滤波的思想对系统输出进行滤波,使系统输出以及控制量的性能得到极大的改善.通过对一个未知参数的高阶线性系统仿真实验验证了此方法的有效性.     

非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。     

基于光纤双环网的高精度时频同步技术研究

本文介绍了一种基于光纤双环网的时频同步技术设计方法,针对时频设备协同使用时如何获得高精度同步指标这一问题提出了一种设计思路。以系统时间源使用北斗/GPS/GLONASS,本系统同步精度优于5E-13,频率稳定度优于5E-13@1d;以UTC(BIRMM)输出的TOD+1PPS做系统时间源,本系统同步精度优于4E-13,频率稳定度优于6E-14@1d。本方案提出的方法原理简单,系统可根据使用情况进行裁剪,相比卫星双向等手段成本低廉,适合在时频同步领域推广。     

卫星编队对空间非合作目标测距相对导航精度分析

针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波（UKF）对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。     

基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。