基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

卫星编队飞行输出反馈姿态协同跟踪控制

针对卫星编队飞行姿态协同跟踪的控制过程中角速度信息不可测及外界常值干扰的问题,提出输出反馈协同控制器的设计方法。首先,利用绝对及相对姿态误差信息设计含有积分项的滤波器,并在控制器中引入滤波器的输出信息;同时,考虑到卫星的模型不确定性,设计自适应估计器以对卫星的转动惯量进行在线估计。此外,论证了当卫星编队的通信拓扑结构满足无向树形结构的条件时,仅对任意一颗卫星期望姿态可知即可使整个系统协同收敛于期望值。设计的控制器无需卫星角速度信息即可使角速度信息协同达到期望值,并且引入积分项使得闭环控制系统对常值干扰有良好抑制效果,同时给出降低系统的信息通信压力的分析。最后将提出的算法应用于无需角速度信息反馈的卫星编队飞行的协同控制,仿真结果表明该方法的可行性与有效性,具有实际的应用前景。     

遥感卫星全视场成像质量仿真方法研究

基于卫星工具包(STK)和MATLAB软件,提出了一种对卫星全视场成像进行物理建模分析的交互仿真方法。以一颗运行在650km高度的太阳同步轨道、具有侧摆能力的遥感卫星为例,对相机在运动中的全视场积分时间偏差和全视场偏流角修正残差进行了仿真分析。仿真结果表明,文章提出的方法能够较精确地对相机在轨全视场的成像质量进行分析,从而可用于在轨成像性能预估。该仿真方法还能以卫星工程数据作为输入,用于卫星星上算法验证、在轨误差分析补偿等方面,为保障卫星在轨成像质量发挥作用。     

压缩感知与最小二乘联合的卫星姿态抖动估计

卫星在轨运行时姿态存在一定频率的抖动,目前的星敏感器和陀螺等测量仪器受限于测量频率,无法直接测量高频抖动。提出了一种压缩感知和最小二乘相结合的卫星姿态抖动估计方法。根据姿态抖动中的频率稀疏信息,通过压缩感知方法从姿态欠采样数据中恢复出抖动频率,进一步利用最小二乘方法,精确估计出卫星姿态的高频抖动。与单纯采用压缩感知方法或最小二乘方法相比,该方法提高了卫星姿态抖动的估计精度。     

舰载飞行器平台惯导系统传递对准及检验方法研究

针对舰载飞行器平台惯导传递对准问题,建立了速度匹配和"速度+姿态"匹配卡尔曼滤波方程。考虑舰艇的摇摆运动,进行了不同机动方式下舰载飞行器平台惯导传递对准效果数学仿真,并设计了精度实时检验方法。     

针对反舰导弹末制导系统的目标角闪烁特性建模

给出了一种针对反舰导弹的目标角闪烁特性计算方法。首先,根据电磁场理论推导出了舰船的雷达散射截面,在此基础上得出了目标的角偏差公式,最后通过一个典型舰船角闪烁特性的求解证明了这种方法的有效性。     

刚体姿态估计的类Rodrigues参数算法研究

针对Rodrigues参数描述刚体姿态运动时的缺陷,提出了一种类Rodrigues参数的姿态估计算法,从定义上避免了Rodrigues参数和修正Rodrigues参数在π-,-π,2π,-2π时的奇异。推导了类Rodrigues参数描述的姿态运动学微分方程,给出了坐标变换的类Rodrigues参数描述,讨论了类Rodr...     

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。     

GEO移动通信卫星多波束天线指向测量与精度分析

讨论了地球静止轨道移动通信卫星多波束天线指向测量问题。基于比幅单脉冲原理,给出了天线指向测量的最大似然估计方法,并分析了该方法的测量精度和测量误差分布,指出测量误差的构成包括系统定标误差和估计误差,误差分布服从正态分布。仿真结果表明,当信噪比高于20dB时,测量精度随信噪比增大的改善变缓,此时精度主要取决于定标误差。当通道不确定性高于1dB（σ）时,测量精度受通道稳定性影响显著。     

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。