基于RTK-GPS的提梁机组协调控制系统设计

双提梁机组协调控制系统利用对称布置的双频载波相位RTK-GPS(Real-Time Kinematic difference Global Position System )接收机完成对提梁机位置、航向位姿信息的测量,通过卡尔曼滤波与里程计融合,消除坐标定位信息的波动,提高位姿测定的精度;单机采用基于CAN (Controller Area Network)总线的网络控制系统,机组间数据传输采用无线网络,构成混合网络控制系统;采用基于双闭环的同步控制策略实现对两提梁机的同步协调控制.实际应用结果表明,两提梁机间相对位置偏差不超过0.1m,相对航向角度偏差不超过0.1°.      

基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

自主姿态测量最优算法研究

针对利用地球重力场和磁场矢量观测进行自主姿态测量的应用问题,提出了一种新的最优递推估计算法。该算法采用卡尔曼滤波框架,利用加权统计线性回归并结合自适应滤波技术进行测量更新,与现有方法相比,在提高测量精度的同时,增加了同步提供姿态速率信息的功能。仿真结果表明,新算法的姿态估计精度比目前常用的直接计算方法提高近两倍。     

SINS/CNS组合导航系统的降阶模型研究

在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,其计算时间是由模型的状态矢量维数n决定的,每一步迭代的计算量与n3成正比。状态维数的减少会使计算时间大大缩短。本文首先介绍了SINS/CNS组合导航系统的动态模型,研究了基于奇异值分解的状态可观测度分析方法并提出一种改进的方法,在求状态变量的可观测度时,抛开了观测量,只利用可观测矩阵进行分析,然后应用该理论对SINS/CNS组合导航系统进行状态可观测度的分析,略去不可观测的状态分量,提出一种降阶的系统模型。仿真结果证明,降阶模型可以提供满意的导航精度。     

相对轨道自主确定方法的改进

编队飞行卫星相对轨道的确定具有重要意义。本文提出一种完全自主的定轨方案,在利用星间测量信息实现编队飞行卫星自主定轨的基础上,引入太阳敏感器测量信息,利用扩展卡尔曼滤波算法提高环绕星相对轨道确定精度。仿真结果验证了这种导航方案和算法的有效性。     

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.      

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

Unscented卡尔曼滤波在飞航导弹地磁导航中的应用

对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为unseented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度.首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则.由于unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了利用遗传算法优化unscented变换参数的方法,优化参数的鲁棒性分析进一步验证了该方法的有效性.最后对unscented卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的导航性能进行了比较,仿真结果表明前者具有更高的导航精度.     

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测器

盲多用户检测算法广泛应用于码分多址(Code-Division Multiple-Access,CDMA)系统中,能够有效克服多址干扰(Multiple Access Interference,MAI)与"远-近"效应(Near-Far effect)的影响,是CDMA技术中的研究热点.对基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的盲多用户检测器进行了研究,在白高斯噪声信道与平坦瑞利衰落信道环境下仿真分析了多址干扰与"远-近"效应对系统性能的影响.仿真实验表明,基于Kalman滤波的盲多用户检测器在两种信道中误码率性能均优于基于最小均方(Least Mean Squares,LMS)算法和递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的盲多用户检测器,可以有效抵抗多址干扰与"远-近"效应的影响,对提高CDMA系统容量具有十分重要的应用价值.     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.