UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题,将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先,在简述脉冲星导航可行性的基础上,研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后,根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程,根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程,并对二者进行了误差分析和建模。最后,将UKF算法应用于航天器自主导航过程中,仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

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。     

北京三号A卫星自主任务规划地影快速预报方法

星上自主任务规划是北京三号A卫星的一项创新性技术,显著提升了卫星的好用、易用性和智能化水平。为了满足自主任务规划的高实时性要求,文章提出了一种卫星进/出地影时刻的快速预报方法。首先,基于太阳-地球-卫星的相对位置关系,建立了每个轨道圈内卫星进/出地影时刻的解析估算模型和进/出地影时刻卫星满足的非线性方程;然后,基于获得的进/出地影时刻的估计值,使用对分法迭代求解非线性方程,获得进影和出影时刻的精确结果。仿真结果表明：在星载处理器上使用该方法预报一天的地影时间耗时约1.1 s,计算速度比现有星上预报算法提升了约100倍,具有较高工程应用价值。     

基于选星预处理的改进随机抽样一致性RAIM方法

多星座导航能够增加可视卫星数量,改善卫星几何构型,已成为卫星导航定位领域发展的重要方向之一。多星座导航接收机自主完好性监测（RAIM）技术对提高导航系统的完好性具有重要作用。面向多星座导航的完好性监测需求,分析了传统随机抽样一致性（RANSAC）故障检测方法的不足,提出了一种基于最小样本集选星预处理的改进RANSAC RAIM算法。该算法基于最大四面体积法和GDOP值贡献度的选星方法选取具有较好构型的卫星构成卫星子集,取代了传统RANSAC RAIM方法通过遍历构成卫星子集,可有效避免卫星子集中存在较差卫星几何构型的情况,减少子集数量,提升故障检测的准确率。静态和动态仿真实验表明,改进的RANSAC RAIM算法在检测效率和检测准确率等方面明显优于传统方法。     

深空探测自主导航技术综述

由于深空探测任务具有飞行时间长、距离远、环境复杂多变的特点,基于地面深空网的导航方法存在通信时延大、传输效率低以及天体遮挡等问题。自主导航技术可以使探测器具备自主执行部分或全部导航功能的能力,大大减轻了探测器对地面站的依赖程度,已成为深空探测领域的重点研究内容。从国内外深空探测任务的实际工程需求出发,首先概述了天文导航、惯性基组合导航以及星间测量导航方法的基本原理,其次介绍了三种自主导航方法的国内外发展现状,并重点分析了三种自主导航方法的关键技术,最后对未来深空探测自主导航技术发展给出了若干建议。     

多源自主导航系统可信性研究

多源自主导航系统技术是新一代国家综合定位、导航与授时(Positioning, Navigation and Timing, PNT)体系下终端用户导航系统的技术发展方向。聚焦于导航信息智能决策的可信性,分析了可信性理论构建存在的科学技术问题,基于任务场景、运动环境以及载体动力学特征等,提出了多源自主导航系统中的载体动力学智能建模与计算、融合载体动力学特征的导航方式无感切换与智能决策、可信性自主判别与动态迭代优化的解决方案,为多源自主导航系统技术体系构建打下基础。     

在轨实时引导多星成像任务规划方法研究

针对遥感卫星在轨自主任务规划的强时效需求和依赖地面系统的现状,通过分析卫星的轨道特性和多载荷工作配合的方式,提出了一种面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法。文章首先根据成像的要求,将卫星载荷对目标的可见性,统一转化为"时间-姿态"信息,在保留有效信息的前提下对轨道递推模型合理简化,设计了卫星成像的无冲突任务序列生成方法,并为优化成像收益设计了临机调整策略。仿真结果表明:面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法能实现将多目标向多星系统的分配,增加临机调整策略后,可实时地通过用高收益目标替代低收益目标的方式提高整个规划方案的成像收益,所提出的方法有效,研究结果可为多星在轨自主任务规划技术研究提供参考。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

基于地磁场模型修正的自主定轨

地磁场模型存在的误差是磁测定轨精度较低的主要原因之一,为提高自主定轨的精度,本文采用扩展卡尔曼滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法,以磁强计及星敏感器输出信号为测量信息,对卫星的位置及速度信息进行了估计,并对地磁场模型中几个重要的高斯系数进行了估计与修正。最后给出了数学仿真算例。     

无人水下航行器的发展现状与关键技术

无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)包括遥控水下航行器(Remotely Operated Vehicle,ROV)和自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),是海洋科学研究、资源开发和维护海洋权益不可或缺的重要装备,日益受到世界海洋国家的高度重视,并竞相大力发展。阐述了国外UUV的发展现状与应用情况,分析了AUV的关键技术及其发展趋势。