导航星座整网自主定轨的动力学短弧段伪逆平差法

针对传统静态自由网平差进行自主定轨存在的秩亏问题,提出一种卫星动力学短弧段定轨和自由网伪逆平差理论相结合的自主定轨算法。该算法以导航星座星间链路(ISL)双向测距为基础,利用伪逆平差法,解决整网位置解算起算数据不足带来的秩亏问题;同时,利用轨道动力学建立不同历元之间状态转移关系,解决单历元平差无法对速度分量进行有效估计的问题。仿真结果表明,自主运行90天,平均用户测距精度（URE）小于1 m（2σ）,优于导航星座自主运行指标要求,验证了本文算法的有效性。     

基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航研究

本文提出了一种基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航方法,作为解决未来高轨道卫星自主运行的先决条件。在整个系统中,以包含摄动项的HILL 方程作为状态方程,根据由姿态敏感器给出的卫星本体相对于地球和另外两个空间天体的方位,推导出测量方程,进而用简化的推广 Kalman 滤波算法进行状态估计。仿真表明,该方法收敛速度快,精度较高,是一种可行的地球同步轨道卫星自主导航方法。     

ICP算法在地磁辅助导航中的应用

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟退火法的启发,提出采用扇形扫描法搜索最优匹配,推动ICP算法向全局最优迭代;其次,结合RANSAC法,有效地剔除了地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。仿真结果证实了改进算法的良好性能。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

多信息融合组合导航半物理仿真系统设计与实现

导航算法是组合导航系统中的关键技术。为了验证导航算法的性能, 以导航算法能最终实现工程应用为背景,文中研究了一种以RS-232串行通信为基础,采用分布式仿真结构的多信息融合组合导航半物理仿真系统。根据系统工作原理,搭建了硬件平台,设计了系统的整体信息交换流程和各分系统之间的数据通信协议,利用MSC6.0和VC++6,0编制了传感器仿真程序,导航仿真程序,以及导航监控程序。最终完成了整个系统的实时联调。系统实时联调结果表明,该系统能够直观有效地验证各种导航算法的导航性能,从而为导航算法移植到工程应用中提供了有益的参考。     

一种强跟踪非线性衰减滤波的环月自主导航方法研究

针对月球所具有的特殊环境,将两个航天器利用相对位置信息导航的方法应用到环月航天器的自主导航中.由于低轨道环月的摄动力模型受复杂性因素的影响,动力学模型存在较大的误差,导致滤波发散,就此提出一种自适应衰减因子非线性滤波方法.通过仿真结果比较表明,此方法不仅能更好地消除非平稳随机噪声带来的长期项状态估计误差,还能适应采样周期的实时变化进而保证最佳的衰减抑制效果.     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

多星座组合导航自适应信息融合滤波算法

针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统.     

基于鲁棒卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

为提高编队卫星相对导航精度和计算稳定性,采用鲁棒卡尔曼滤波进行相对位置和相对速度的估计.对星间相对动力学方程进行适应性改造,使其具有线性离散不确定性系统形式.以载波相位差分GPS为观测模型,采用鲁棒卡尔曼滤波进行相对状态估计.数值仿真结果表明,该算法相对于扩展卡尔曼滤波算法具有明显优势,导航精度更高、鲁棒性更强,具有一...     

模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。