基于星间测距的编队卫星一致性导航算法

针对多航天器编队飞行的自主导航问题,利用高精度的相对距离测量手段,结合较少的参考卫星位置信息,对未知卫星的相对和绝对位置进行估计.针对扩展卡尔曼滤波算法的局部不稳定性,采用了一种误差补偿算法,使在系统可观度较低时仍有较稳定的输出.并将编队系统视为一个无线网络,提出了一种分布式一致性卡尔曼滤波算法,该算法结合一致性理论和分布式卡尔曼滤波器,可明显提高解算精度并消除高频噪声干扰,仿真结果验证了该方法的有效性与可靠性.     

基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间 (Time of Arrival, TOA)作为信息输入,星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入,是两种不同机理的天文导航方法。提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法,设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证,并基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)使用真轨道参数做了仿真试验。结果表明,基于UKF的信息融合方法比基于EKF（Extended Kalman Filter）的信息融合方法性能更好,与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比,能将位置估计精度分别提高52.7%和43.6%,速度估计精度分别提高82.2%和70.5%。     

磁定姿近地轨道卫星EKF与UKF算法比较

某近地轨道(LEO)卫星通过磁强计测量、飞轮控制和磁力矩器卸载,实现三轴姿态稳定.围绕该卫星姿态确定问题,对扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行综合分析对比,最后给出该卫星姿态确定实现方法.分析了地磁模型误差、磁强计测量误差及剩磁的影响,推导了四元数均值及协方差的计算方法.分别引入EKF和UKF进行姿态确定,并讨论了影响算法性能的因素.对两种方法的估计精度、收敛时间及计算需求等指标进行了对比.最后针对该卫星姿态确定要求和硬件条件,选用EKF算法实现姿态确定,满足对地指向精度优于1°,稳定度优于0.1(°)/s的设计指标.     

多级分解预测与滤波方法

本文在Andrisani等人近年来工作的基础下,进一步发展了线性离散随机系统的多级分解估计方法,提出了比较完善的多级分解预测与滤波公式,并将本文的工作与Andrisani等人的工作作了比较。本文给出的预测与滤波算法计算量较小,便于实时处理,且估算精度与集中估计方法基本一致。文中给出了应用算例,分析了模型误差对预测和滤波结果的影响。     

基于自适应滤波的车载DR系统研究

ＧＰＳ／ＤＲ组合系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备ＤＲ（Ｄｅａｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）是其最重要的组成部分。文中分析研究了ＤＲ自适应卡尔曼滤波模型及其滤波算法,设计了基于自适应滤波的车载ＤＲ系统,描述了系统的结构。实际跑车结果表明,采用机动加速度均值和方差的自适应滤波算法,可以大大提高系统的动态跟踪能力,特别是在车辆做大机动行驶时,跟踪效果尤为明显。     

GNSS/SINS组合SAR运动信息传感器

提出一种不依赖于机载主惯导的SAR运动信息传感器方案，即改进的基于GNSS／SINS组合运动系统。在成像期间．输出以纯惯性为主的导航信号．以保证较高的相对定位精度。而GNSS／SINS组合．则保证了长时间的绝对定位精度。本介绍了这种运动传感器的原理和数学模型等，并对实验结果作了分析。多次实验表明，本提出的基于GNSS／SINS的运动传感器具有很高的精度，完全满足了SAR成像的精度要求．特别适用于没有主惯导或主惯导精度较低的场合。     

一种基于GPS的测姿新方法

提出了一种利用GPS载波相位信号，基于积分角速率参数IRP（Interated rate parameters)的概念，并借助于扩展了卡尔曼滤波（Extended Kalman filtering)算法进行载体的姿态及姿态变化率估计的新方法，利用线性跟踪理论建立动态方程，使动态方程形式简单，意义明确，利用IRP的概念，通过解决姿态矩阵的递推过程，建立载波相位的观测方程，仿真试验结果表明，本算法具有计算效率高，实时性好，测姿态精度高等优点，并且，由于同时对姿态率进行跟踪估计，因而表现出对载体机动性较强的跟踪能力。     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

基于Lawden改进型方程的编队Unscented Kalman Filter滤波估计

通过改进卫星编队的Lawden方程得到非线性相对运动方程,称为Lawden改进型方程,使其更加近似于编队运行环境.通过该非线性方程,在编队相对导航研究中,以EKF滤波方法为参考分析,采用适合非线性系统的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波方法对编队的状态进行滤波估计.通过仿真实验,结果表明采用UKF滤波方法的编队状态估计精度明显优于采用EKF滤波方 法得到的估计精度,其中相对距离估计精度可以提高70％左右,相对速率估计精度可以提高25％左右,在工程应用中具有一定的参考利用价值.     

基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨

目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息.为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最...