优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

一类由星下点反算卫星近圆回归轨道的方法

提出了一类近圆回归轨道的设计方法,解决当飞行任务对星下点有要求时,近圆回归轨道的设计问题。分析了星下点轨迹与轨道参数的关系,概括为当对星下点轨迹有要求时,近圆回归轨道的设计依赖于轨道半径和轨道倾角两个参数的确定。以轨道半径和轨道倾角为未知量依据星下点轨迹要求条件构建了非线性方程组,但直接求解过于复杂,采取迭代的方法解决。编制了MATLAB程序进行设计计算,并将计算结果用软件STK(Satellite Tool Kit)进行仿真。仿真结果显示,该算法能够较好的实现设计目标。     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

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.     

微型惯导系统在余度配置时的转动标定技术研究

余度技术是提高惯性导航系统性能的一种重要手段。对微小型惯性组合导航系统中的惯性传感器多余度配置技术进行了研究,开发了MEMS惯性器件构成的微型余度配置惯导系统,分析了微小型惯性组合导航系统的特点和误差特性,并经过测试分析,建立了惯性传感器的误差模型。针对余度配置系统静态标定精度低的问题,提出了六位置转动标定算法,该算法只需要一个单轴速率转台就可以标定出IMU误差参数,并对采用低精度陀螺的惯性系统标定具有通用性。经过实际系统测试分析,误差补偿后的微型余度配置惯导系统的系统导航精度明显提高,验证了算法的有效性。     

软管-锥套式空中加油动态建模与性能分析

提出了一种基于凯恩方程的自主空中加油软管-锥套动态模型及性能分析方法。该方法将软管视为由有限段以铰链形式连接的刚性 杆组成,锥套为软管末端的一个质点。本文定义了描述系统状态的广义坐标及广义速率,导出了软管段位置多级递推公式和系统动态方程,估算了软管在加油机尾流、定常流和大气扰动下的气动载荷。通过数值仿真分析了平稳大气中锥套在加油机不同飞行条件下的稳态阻力和软管拖拽轨迹,验证了模型的正确性及系统稳定性。最后研究了大气扰动对锥套运动的影响及不同软管段的受扰运动。     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。