基于折射方向矢量的地球卫星星光折射导航新方法

在星光折射导航中,星光折射视线包含星光折射的大小和星光折射方向两种折射信息,传统的星光折射导航量测量只利用了星光折射大小的信息。但实际上,星光折射方向也是卫星位置矢量的函数,含有卫星位置的重要信息。针对上述问题,提出了一种同时使用两种折射信息的星光折射导航新方法,该方法以星光折射方向矢量为量测量。详细介绍了基于折射方向矢量地球卫星星光折射导航方法的量测量的获取和量测模型的建立,同时对不同影响因素对导航系统性能的影响进行分析。仿真结果表明,该方法的导航精度优于折射视高度和星光折射角两种传统的星光折射导航量测量。     

基于姿态偏置的卫星天线方向图在轨测试实现

针对静止轨道通信卫星在轨测试期间天线方向图测试的需求,分析了天线方向图测试的方法。针对利用姿态机动进行天线方向图测试问题,给出了地面操作及操作计划制订方法,并通过工程实际验证了该方法的有效性。     

卫星导航定位方程的病态条件

定位精度因子(PDOP)上限取值是导航星座设计及其性能评价的基本依据。本文系统地论述卫星导航定位方程及其精度评定算法以及线性方程病态条件,通过实测和仿真数值试验结果对比分析,详细论证PDOP与卫星导航定位方程病态条件的关系,进而确定PDOP上限取值,以满足实际工程应用需求。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

国内外行星表面巡视器自主导航技术研究

作为航天技术发展的前沿和趋势,深空探测是人类历史上最为复杂的系统工程之一.星球巡视器是在星球表面移动作业的无人探测系统,能够对星球表面进行大面积、近距离和接触式的考察,是地外星球着陆探测作业的主要手段.星球巡视器导航技术是研究星球巡视器的关键技术之一,其导航自主性能直接影响星球探测计划能否顺利进行.本文首先概述了星球巡...     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

一种高动态低信噪比卫星导航信号捕获方法

为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。     

基于时频二维估计的卫星导航失锁快速重定位技术

卫星导航接收机在天线受到遮挡或者弱信号环境中易出现信号失锁现象,信号恢复后的重定位时间成为接收机的一项重要性能指标。提出一种基于时频二维估计、适用于中低动态应用场景的失锁快速重定位技术,利用信号失锁前测量的载波多普勒频率和码相位等信息对失锁后的多普勒频率及码相位进行估计,信号恢复后直接启用信号跟踪,无需进行位同步和帧同步,即可实现快速重定位。对该技术进行工程实现及试验验证,结果表明信号输入功率高于–145dBm(积分时间为10ms)、失锁时间小于60s时,接收机重定位时间在1s以内。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

一种基于李群方法的新型三维制导律设计

使用李群方法设计了一种新型三维制导律。在俯仰、偏航通道之间存在强耦合关系时,基于双通道解耦的假设构造三维制导律变得困难,而基于李群方法则可以在不进行通道解耦的条件下进行制导律设计。本文首先基于矢量建立了三维制导的一般运动学模型,在给出了矢量的SO(3)群描述之后,按照SO(3)群上的广义比例 微分(PD)控制方式进行了制导律设计。所得到的三维制导律既能用于目标机动的制导,也能用于有终端约束的制导。该制导律在二维平面的简化结果与传统比例导引的结果一致。最后用典型飞行轨迹仿真验证了其可行性和良好的性能。