基于太阳电池板与磁强计的小卫星姿态确定算法研究

直接将太阳电池板电流作为量测量进行姿态确定，不仅可观性不高，也不利于计算量的减少。分析了利用太阳电池板测姿的原理；以立方体微小卫星为例，分析了由多个太阳电池板电流估计太阳矢量的问题，提出了受限最小二乘法。将所估计的太阳矢量与磁强计输出结合，进行双矢量定姿滤波。利用软件STK（Satellite Tool Kit）数据对算法进行了仿真，与直接将太阳电池板电流作为量测值的算法进行了对比。结果表明：该算法有效地提高了定姿性能。     

利用GPS进行航天器姿态确定的EKF方法

姿态确定是ＧＰＳ在航天器上应用的一个重要方面。采用广义卡尔曼滤波（ＥＫＦ）方法利用ＧＰＳ进行航天器姿态确定，建立了ＧＰＳ载波相位观测和航天器姿态运动的线性误差方程，并进行了仿真计算。     

实时辨识气动特性的一种动力学模型

本文提出一种6自由度动力学模型,结合广义卡尔曼滤波(EKF)算法,对实时辨识再入体气动特性的问题进行了研究,作了广泛的数值仿真。 本文的动力学模型与某一常规模型进行了详细比较:(1)本模型免去了常规模型中不太现实的测高假设和大气模型假设。(2)本模型可精确估计气动系数比,其中包括重要的静稳定度。此外,文章还对收敛时间、模型误差等进行了分析对比。 结果表明,与常规模型比较,本模型具有一定的优越性。     

一种速度矢量和位置矢量分离估计的固定单站无源定位改进算法

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,提出一种目标速度矢量和位置矢量分离估计的改进算法。该算法首先利用目标辐射源脉冲到达时间、到达方向、方位角变化率和仰角变化率建立了两组速度矢量作为变量的伪线性观测方程,并利用伪线性卡尔曼滤波算法估计目标速度,然后建立了将位置矢量作为变量的状态方程,而速度矢量作为确定性控制项加入状态方程,并利用修正增益扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行滤波。计算机仿真表明本文的算法具有定位精度高,收敛速度快的优点。     

GPS/运动方程组合导航

提出了一种不增加硬件设备而仅用软件（运动方程）－－全球卫星定位系统／运动方程（GPS／EM）组合导航方案，分析了其适用范围和特点。根据传统运动方程建模中的各种误差源，了包含误差源在内的飞行器扰动方程，并得出其解析解。建立了GPS／EM组合系统状态方程和观测方程，并进行仿真，验证了其可行性。结果表明，GPS／EM组合系统导航精度高于GPS，而且较单独GPS增加了信息冗余度。     

无源北斗/惯导组合导航模糊自适应算法

为了提高无源北斗卫导/惯导组合导航系统在各种情况下的定位精度,提出了一种组合导航算法模型,并引入模糊逻辑算法对这一模型进行改进,通过监控卡尔曼滤波新息实时调整其噪声方差参数,实现了导航算法模型的自适应性,使改进后组合导航算法的定位精度得到提高。最后,通过仿真验证了模糊逻辑自适应算法可以有效地提高组合导航系统的定位精度。     

用GPS评定IMU（惯性测量装置）误差

在导弹飞行试验时，基于ＧＰＳ的弹道基准系统可替代常规雷达。由于ＧＰＳ弹道基准的精度高，所以可用来评定导弹惯性测量装置的性能。在两发现役的和平保卫者导弹发射前配置了ＧＰＳ转发器和三波段天线。根据ＧＰＳ测量的矩离、矩离增量数据，用卡尔曼滤波方法评定各个ＩＭＵ误差，结果证明ＧＰＳ优于雷达。     

一种基于Particle Filter的攻击目标高度估计算法

利用目标高度估计确定目标攻击要害点是精确制导武器信息处理中的一个重要内容。传统方法主要有直接利用几何方法估计和扩展卡尔曼滤波器方法,这两种方法精度都不高。Partic le F ilter是一种新出现的滤波方法,在解决非线性问题中得到了广泛应用。利用Partic le F ilter设计了一种新的目标高度估计算法。该算法通过贝叶斯递推方法,避免了在测量方程非线性很强的时候,扩展卡尔曼滤波器不合理的线性化所带来的误差。仿真结果表明,这种基于Partic le F ilter的目标高度估计算法提高了估计精度和收敛的鲁棒性。     

一种双捷联微小型惯性组合导航系统设计研究

介绍了一种使组合导航系统具有系统级冗余的基于MEMS-IMU的双SINS／GPS／Doppler组合导航系统，讨论了系统的体系结构及分层联合卡尔曼滤波器的设计和计算方法，给出了基于滤波器测量残差检验的硬故障FDIR算法和基于状态估计的软故障FDIR算法。计算机仿真结果表明，该系统具有结构灵活、计算方便、可靠性高的优点。