星载SAR轨道及姿态误差模型分析

平台轨道及姿态误差模型是星载SAR数据模拟及相应的模拟系统的关键组成部分。简要分析了机载SAR和星载SAR的差异,重点对星载SAR的平台轨道及姿态模型进行了分析,最后对星载SAR回波信号仿真方法进行了分析。     

基于低成本陀螺和倾角仪的姿态估计

针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF（Uncented Kalman Filter）滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。     

挠性航天器的鲁棒多目标姿态控制器设计

航天器挠性附件的振动难以直接测量且对航天器的姿态控制精度产生不利影响。为解决这一问题,提出一种基于观测器的鲁棒多目标姿态控制系统设计方法,借助特征结构配置的参数化方法,给出了含有自由参向量的控制器以及观测器的完整参数化形式。通过对自由参向量的多目标优化选取,使控制系统具有良好的鲁棒性和干扰抑制能力,并避免了控制输出饱和现象的发生。对一个挠性航天器的设计实例表明了方法的有效性。
     

GNSS多频观测对定姿精度的影响分析

针对单历元定姿的精度问题,对多频双差观测模型下的定姿精度进行了理论推导,分析了影响定姿精度的各种因素,并着重研究了GPS和Galileo系统下多频观测值对定姿精度的改善程度。理论分析和仿真实验均表明．相比于单频定姿,多频观测可以显著提高定姿精度。     

角速率输入条件下圆锥误差补偿算法

针对捷联惯导系统中利用角速率拟合角增量进行圆锥误差补偿精度下降和实时性变差的问题,提出了一种直接利用陀螺的角速率输出进行圆锥误差补偿的算法,利用角速率的叉乘项来拟合圆锥误差补偿项,并推导了四子样圆锥误差补偿算法的具体表达形式,并从本质上阐述了圆锥误差的存在机理。在典型圆锥运动条件下通过对所提算法的仿真并和理论解析解的做差比较,验证了所提算法的可行性和有效性。     

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.     

采用信标的大型可展开天线指向控制方法

为提高大型可展开天线的指向控制精度,并适应喷气卸载等在轨工况,基于Craig-Bampton法建立了表征柔性天线指向的动力学模型,在此基础上提出了一种采用信标的大天线指向控制方法.该方法先基于卡尔曼滤波,对大天线的振动状态进行检测,若天线未出现明显振动,则通过信标敏感器修正天线指向偏差,同时引入星本体姿态敏感器以保证稳定性;若天线振动超过阈值,则仅引入星本体敏感器以衰减振动,直至天线未出现明显振动.最后利用瑟拉亚(Thuraya)卫星的在轨实测热变形数据进行了仿真验证.结果表明,在未受到喷气扰动时,大天线指向精度优于±0.02°,在受到喷气扰动后,系统可正确检测并切换跟踪输入.这说明,该指向控制方法在保证稳定性的同时,可以有效修正大天线指向偏差,并能适应在轨位保、卸载喷气工况.     

姿态机动中SGCMG的一种改进奇异鲁棒操纵律设计

单框架控制力矩陀螺(SGCMG)在卫星姿态控制中以其具有大力矩输出能力而受到重视并已成功应用于在轨卫星,其应用难点是构形奇异问题,特别是在快速连续机动的过程中,CMG框架角必须迅速脱离奇异状态.使用描述CMG输出力矩和期望控制力矩夹角的奇异度量方法,以便在仿真中观察判别CMG构形的奇异程度.着重改进CMG的奇异鲁棒操纵律,应用高斯函数的方法确定鲁棒系数.仿真实例表明,与传统的梯度型零运动相比,该方法可以在卫星的连续快速机动中使CMG系统更为迅速地摆脱奇异,更为快速地完成机动并减小姿态抖动.     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。