深空探测器自主天文导航技术综述

在深空探测中,单独使用无线电测控存在精度、实时性、覆盖性等方面的限制。作为无线电测控的有效补充,自主天文导航是保证深空探测任务成功的关键技术之一。面向深空探测对自主天文导航的迫切需求,概述了深空探测器自主天文导航的基本原理,简要介绍了深空探测器自主天文导航的研究进展,并重点分析探讨了深空探测器自主天文导航的关键技术和发展趋势。分析结果可为我国未来深空探测器天文导航系统研制提供参考,并为深空探测任务的总体设计提供帮助。     

平台系统随机数学模型的辨识

本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

基于红外波段船载星光定向仪白昼恒星探测技术

摘要： 白昼恒星探测技术是船载星光定向仪海上应用的关键技术之一.本文基于实测星图给出白昼恒星探测技术的理论公式和实现方案.该技术针对实测红外星图中的背景噪声、伪星点、坏像素、对灰度背景的适应性问题,分别设计星图滤波算法、多帧伪星点剔除算法、坏像素索引表以及多梯度渐进积分时间调整算法.通过外场观星和组合导航实验验证该技术的有效性和精度.     

仿生偏振光定向算法及误差分析

基于标准大气偏振模型,研究了仿生偏振光定向原理,推导了当载体倾斜时的航向角计算方法,分析了各项误差源对航向角估计误差的影响。结果表明：若已知载体的水平角,可根据偏振角解算出载体航向角;引起定向误差的主要因素来自于仿生偏振光传感器误差和载体的水平角误差,太阳位置误差的因素可以忽略;当太阳高度角小于50°、载体水平角小于20°时,仿生偏振光定向的精度约等于偏振角的测量精度,即定向精度约为0.2°。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

基于磁强计的卫星自主定轨

针对低轨小卫星 ,提出一种低成本的自主导航方法。该方法采用一个三轴磁强计作为测量手段 ,通过卫星所在位置的地磁场强度的量测值与国际地磁场模型 (IGRF)之间的差值来提供导航信息 ,利用推广的卡尔曼滤波技术来确定卫星的轨道。仿真研究的结果验证了该方法的可行性。