基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

基于罗格里斯参数的航天器递归线性姿态估计算法

针对航天器姿态确定问题提出了一种新的递归线性估计算法。首先采用罗格里斯参数描述姿态,介绍了基于几何方法得到的非递归线性姿态估计算法。其次,引入历史测量数据,根据姿态旋转关系,获得了递归线性估计算法。进一步引入遗忘因子,对历史测量数据和当前测量数据进行权衡,得到了加权递归线性估计算法。数值仿真结果表明,所提出的递归姿态估计算法比非递归姿态估计算法具有更高的精度,在一定范围内遗忘因子越小,姿态估计精度越高。     

空间环境探测卫星用磁强计误差分析及在线标定

用于探测日地空间磁环境的磁强计多数安装在伸杆的末端,长期受太阳辐射等空间环境干扰力矩以及机动等影响,磁强计安装矩阵随时间发生较大的变化,从而导致卫星定姿精度下降。为此,在分析空间环境干扰力矩和磁强计定姿误差特性的基础上,建立了19维高精度的磁强计误差模型,结合卫星的运动学和姿态动力学特性,采用EKF滤波方法对安装矩阵进行实时估计与修正补偿,并利用该磁强计模型实现卫星的姿态确定,最后利用实验进行验证。实验结果表明,该方法能够在满足星载计算机的计算量要求的同时,在线估计安装矩阵误差,显著提高了磁强计的误差估计精度与定姿精度。     

迭代制导情况下姿态控制系统稳定性分析方法研究

为了提高火箭的入轨精度和轨道适应能力,我国在新一代运载火箭末级中采用了迭代制导技术,俯仰、偏航程序角根据火箭运动状态和目标轨道参数实时变化,目前工程设计中仍按照固定程序角方式开展稳定性分析。本文推导出迭代制导程序角与火箭速度、位置之间的线性关系式,在国内首次提出了迭代制导情况下的稳定性分析方法,并以新一代运载火箭为例进行了实例计算,结果表明此分析方法正确、可行,具有一定的参考价值。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

某系列运载火箭多射向发射姿态控制方案研究

介绍了某系列运载火箭实现多射向发射的几种方案 ,比较了它们的优缺点。重点对转动平台和由箭载计算机实现的两种方案从姿态控制系统角度进行了阐述     

激光捷联惯导系统角增量输入姿态算法

在对经典理想角增量输入的圆锥算法分析总结基础上,提出并推导了更为合适的经典角增量输入圆锥算法通式.在对经典理想角增量与实际工程滤波角增量的圆锥响应对比分析基础上,推导了滤波角增量输入圆锥补偿算法的补偿系数和误差主项通式.最后,利用文中讨论的理想角增量输入和滤波角增量输入圆锥补偿算法,结合激光陀螺惯性导航系统的频谱特性进行了大量的仿真验证.仿真结果表明,文中讨论的角增量圆锥算法有效,能显著提高激光陀螺捷联惯性导航系统的姿态精度.     

基于低成本MEMS传感器的皮卫星融合定姿算法研究

基于低成本低精度的MEMS陀螺、太阳敏感器、磁强计组合,设计了Unscented Kalman融合滤波算法.同时考虑到可能的故障模式,提出了仅依赖磁强计的备份滤波算法.在姿态参数选取上,采用修正罗德师里德参数来描述卫星姿态,降低了滤波器的维数,避免了采用四元数时解算状态误差协方差参数的奇异.利用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行半物理仿真,仿真结果表明:该融合算法能有效对卫星姿态进行实时估计,在个别敏感器失效的情况下,同样能实现较高的精度,满足普通任务的要求.该算法具有工程实现意义,是对低精度MEMS敏感器在低成本皮卫星上应用的有益探索.     

梅甘·麦克阿瑟

早期经历：麦克阿瑟在美国斯克里普斯海洋学研究所做的研究生课题是研究近岸水域水下声波传播和数字信号处理。她的研究集中于确定使用遗传算法反演技术中测量的传输损耗数据描述非常浅水波导的地理声学（geoacoustic）模型。