XPNAV-1卫星实测数据处理与分析

为展示我国首颗脉冲星导航试验卫星XPNAV-1载荷实测数据的性能,采用与国外公布实测数据对比分析的方法,从观测数据计数统计、光子能量响应、计时性能三方面介绍了XPNAV-1卫星发布数据的性能。分析结果表明,我国自主研发的探测器观测结果与国外天文卫星载荷观测结果的一致性较好,未来进一步深入发展将有望应用于脉冲星导航。     

模型参数扰动下的火星大气进入鲁棒状态估计方法

针对火星大气进入段模型参数扰动及动力学系统的强非线性影响导航系统状态精确估计问题,提出了一种模型参数扰动下的鲁棒插值滤波（DDF）方法。该方法在传统插值滤波方法代价函数的基础上,通过把扰动参数对状态估计精度影响的度量矩阵乘积的迹增广到代价函数,推导了具有解析滤波增益形式的鲁棒插值滤波方法。同时,通过实时计算进入过程中导航系统的非线性,基于系统非线性度给出了鲁棒插值滤波方法阶次自适应选取准则。只在系统强非线性阶段采用高阶鲁棒插值滤波方法,既保证状态估计精度,同时满足导航系统实时性需求。仿真结果表明,提出的鲁棒插值滤波方法比传统的一阶插值滤波方法估计精度更高,能达到二阶鲁棒插值滤波方法的估计精度,比整个进入过程采用二阶鲁棒插值滤波方法具有更高的解算效率。     

基于室内合作场景智能识别的行人导航算法

基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。     

《导航定位与授时》征稿简则

本刊于2014年创刊,是北京自动化控制设备研究所和中国宇航出版有限责任公司联合主办的学术期刊(双月刊)。本刊坚持党的基本路线,提倡"双百方针"。本刊宗旨:关注前沿、强化融合、追求卓越、服务军民。刊物下设导航与控制、定位与授时、仪表与部件、仿真与测试四个专栏,基本涵盖了当代导航与控制领域的理论和工程实践应用。     

无人水面艇自主导航技术

作为无人水面艇的关键技术之一,自主导航技术决定着无人水面艇自主航行能力的高低。结合无人水面艇在实际航行和作业过程中自主导航所面临的问题,对无人水面艇组合导航及完好性监测技术、协同导航技术、路径规划技术和环境感知技术目前的现状、不足和发展趋势进行了总结和分析。为了更加精确、可靠地进行安全导航定位,即插即用全源导航是无人水面艇可采用的一种导航方式,并在此基础上开展了组合导航完好性监测工作。多目标规划综合最优及基于分层策略的自适应路径规划方法是解决动态时变环境下路径规划问题的有效途径。深度学习、数据挖掘、信息融合等人工智能技术将在提高环境感知信息的本质特征表述、充分挖掘多元异构数据间的有效信息,以及构建信息全面、立体、可靠的三维环境模型方面发挥主导性作用。     

面向小推力变轨的天文组合自主导航方法

针对小行星探测任务对导航系统自主性强、实时性高的需求,研究了一种面向小推力变轨的天文组合自主导航方法。根据工程实践分析并建立了电推进变轨过程中的动力学模型,给出了天文测角测速组合的小行星探测自主导航方案。为克服小行星探测器推力的不确定性,提出了采用自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波(AIMM-UKF)算法,以较少的模型个数实现对导航系统状态的覆盖,克服了模型集合先验信息不准确对导航精度的影响,提高了组合导航系统的鲁棒性和抗干扰能力。最后,通过数学仿真对组合导航算法的性能进行了验证,结果表明本文提出的组合导航方法估计精度更高、计算消耗更小,可满足小行星探测工程任务对导航系统自主性、实时性和高精度的需求。     

小天体光学导航特征识别与提取研究进展

针对小天体探测自主光学导航特征信息精确,快速获取的需求,阐述了利用图像信息实现光学导航特征识别与提取的必要性。首先分析了小天体光学导航特征识别与提取面临的主要问题;然后根据小天体探测各阶段目标成像特点,总结并分析了小天体探测光学导航特征识别与提取涉及的关键技术;最后,根据关键技术结合现有问题和未来发展需求,分析并对未来小天体探测光学导航特征识别与提取的发展趋势进行了展望。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于深度前馈网络的自适应相对导航滤波

针对空间非合作翻滚目标近距离相对导航中出现测量异常偏差导致滤波精度下降甚至发散的问题,研究了具有抗差能力的自适应滤波估计方法。在设计了相对导航滤波模型的基础上,提出了基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波算法,并且详细设计了智能故障检测与估计的深度前馈网络模型与训练方法。数学仿真结果表明:深度前馈网络能够有效估计测量异常偏差且估计误差小于异常偏差值的15%,基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波结果显著优于常规扩展卡尔曼滤波。     

基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法

地磁基准图的构建是实现地磁匹配导航的基石。针对实测数据量较小时利用插值法构建的地磁基准图精度不理想的问题,将压缩感知理论应用到地磁信息采集中。结合地磁基准图的结构特点设计了以离散余弦变换作为稀疏基、单位矩阵作为观测矩阵,以压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法作为重构算法的基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法,并与三次样条插值、Kriging插值及PSO-Kriging插值法进行对比。实验结果表明:所提方法具有较高的重构精度和稳定性,与性能最好的PSO-Kriging插值法相比,在6.25%采样率下重构地磁基准图,所提方法使得峰值信噪比（PSNR）由66.97 dB提高至74.67 dB,绝对误差由25.47 nT减小至10.26 nT,均方根误差由28.57 nT减小至11.33 nT。