航天器复杂约束姿态机动的自主规划

 研究了星载设备经受动态环境的多种几何约束和动力学约束时,航天器姿态机动历程的星上规划方法。将完整姿态映射为三维姿态描述空间中的点,姿态路径的规划问题转化为中间节点的规划。随机搜索空间中的一组节点,在相邻节点间采用施加动力学约束的Euler转动姿态制导律,并考查Euler转动过程中的几何约束。用快速搜索随机树方法搜索到可行解,再利用姿态空间特性对路径加以优化。仿真显示算法能在大范围内快速得到可行解,优化措施有助缩短机动时间。离散化的节点规划保证了复杂约束情况下解的有效性,并具有概率完备性。     

捷联航姿传感器的误差补偿标定方法

磁航向传感器作为机载设备,它的工作情况与载体环境的影响有着密切的关系,测得的磁航向角存在着较大的误差,不能直接用来进行导航定位。所以,必须对其进行误差补偿,提高磁航向角的测量精度,才能用于导航定位。罗差是磁阻罗盘的主要误差源,文中介绍了罗差方程式,并重点推导了基于最小二乘法的七参数八位置误差标定方法。基于该方法的磁航向补偿算法的性能试验结果证明,磁航向误差基本维持在0.5°左右,满足了精度的要求。     

卫星光轴复合指向控制方法研究

卫星平台搭载光学载荷对空间运动目标进行跟踪指向技术已经成为卫星发展的重点,为了提升卫星光轴的指向范围、跟踪精度和机动性,仅依靠卫星的姿态调整已无法提升卫星光轴的性能.通过对由卫星姿态、星载光电转台和快反镜组成的卫星复合光轴指向系统的分析,需三者协同工作,输出有效叠加,才能有效提升卫星光轴的指向范围、跟踪精度和机动性.对...     

可见光/激光组合的相对位姿测量研究

针对可重构航天器模块超近距离对接场景下特征点消失问题,提出一种可见光/激光的高精度相对位姿测量方法。该方法先通过可见光/激光组合对初始相对横滚角误差进行校零,完成粗校准环节;然后通过激光二维双镜反射法进行精确的相对位姿解算,获得高精度相对位姿数据。仿真结果表明,在现有技术条件下,该方法在模块相对距离在100cm内可不依赖视觉特征点,实现±1.2mm和±0.03°的相对位姿测量精度,为模块航天器对接后续的超近距离高精度位姿控制奠定基础。     

带有不确定参数的挠性航天器机动控制

将输入成型技术与闭环反馈控制结合设计,实现航天器机动控制中挠性附件的振动抑制.针对挠性航天器姿态机动过程中,系统惯量、模态矩阵等参数的不确定性对输入成型器抑制挠性附件振动的影响,提出基于最大允许残余振动的输入成型器建模参数的计算方法,并量化分析不确定参数对挠性附件振动的影响,为选择合适的成型器提供定量的理论依据.该方法可降低传统输入成型器设计的保守性,有利于提高控制性能.仿真结果表明,将系统存在的不确定参量考虑在内,系统振动抑制效果要优于不考虑的情况.     

卫星姿态确定系统的故障可诊断性分析方法

提出一种适用于线性系统的故障可诊断性分析方法,并将其应用于卫星姿态确定系统,从而实现在地面设计阶段提高系统故障诊断能力的目标.为有效解决K-L散度应用于卫星姿态确定系统故障可诊断性分析中存在的问题,基于方向相似度原理设计新的可检测性和可隔离性量化分析方法.通过数学仿真,验证了该方法的正确性和有效性.     

捷联寻的制导系统弹体追踪导引方法研究

对捷联寻的系统的简易制导方法—弹体追踪法进行全面剖析 ,解析分析了弹体追踪法对导弹速度、目标速度的约束 ,以及弹体阻尼、滞后、舵偏到攻角之间的传递系数对弹体追踪导引性能的影响。通过数学推导及应用控制理论分析与仿真 ,弹体追踪法较比例导引和速度追踪法在导引特性和打击机动目标时性能较差 ,但其成本较低 ,是一种降低制导武器成本的简易制导方法。但采用弹体追踪法时 ,导弹和目标的速度不能太大 ,当制导武器系统在形成导引误差信号存在固有滞后时 ,弹体稳定回路需要有一定阻尼 ,且舵偏到攻角之间的传递系数不能太大 ,即飞行过程中攻角要较小。     

利用星敏感器的卫星姿态确定的信息滤波

针对利用星敏感器矢量测量的卫星姿态滤波的问题给出了一种矢量测量的信息滤波器。分析结果表明该滤波器可以统一的形式处理单矢量测量和多矢量测量的结果,简化了计算机程序,并且相对于经典的卡尔曼滤波器简化了计算量。仿真研究的结果验证了该滤波器应用于卫星姿态确定的可行性。     

固体远地点发动机变轨控制

文章给出在发射静止卫星过程中,固体远地点发动机点火时间和点火姿态的最佳值确定方法。     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。