GALILEO/SINS组合导航系统研究

GALILEO是新一代的全球卫星定位系统。文章根据GALILEO系统的特点,有针对性地研究了GALILEO/捷联惯导(SINS)伪距组合导航模式。分析并建立了GALI LEO的误差方程,并以此为基础,给出了GALILEO/SINS伪距组合导航系统的误差模型和相应的卡尔曼滤波方程。为了有效验证设计的组合导航系统的有效性,在仿真过程中采用了协方差分析法,对组合导航系统性能进行了仿真研究。仿真结果表明GALILEO/SINS伪距组合导航系统能够有效的提高导航精度,随着GALILEO的不断完善,该系统将具有很大的应用前景。     

飞机着陆系统的现状与发展

论述了仪表着陆系统(ILS)、微波着陆系统(MLS)的作用及应用前景和主要优缺点。提出在未来MLS系统逐步取代ILS系统的过程中,ILS／MLS组合着陆系统导航设备的应用与发展。     

基于微分对策的导弹攻击策略

利用建立的垂直平面内交战双方攻击模型,应用微分对策理论,得到导弹的最优攻击策略,对比微分对策导引律与比例导引律在多种仿真环境下的结果,说明在近距离交战中,基于微分对策理论的导引律设计具有更大的优越性。     

捷联惯导与星敏感器组合导航算法研究

以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和星敏感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导与星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

航天器星敏感器自主定位方法及精度分析

用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光抑角”为观测量，利用推广卡尔曼滤波方法实时估计航天器的最佳位置，使航天器在失去地面遥控的情况下，能够自主准确地确定运行轨道。由于航天器自主定位系统在工作期间会受到硬、软件等诸多因素的影响，因而使其定位精度达不到预计要求。在此我们通过大量仿真计算，指出一些对自主定位系统精度影响较大的因素，并对它们进行了比较分析。     

基于Unscented卡尔曼滤波器的卫星自主天文导航研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法，建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的，利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针对非线性系统的估计新方法。本文提出将Unscented卡尔曼滤波用于自主天文导航。计算机仿真结果显示Unscented卡尔曼滤波的估计精度远优于推广的卡尔曼滤波。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

GNSS地基集成测试与开发环境

GNSS地基集成测试与开发环境可测试和监测GPS,GLONASS,GALI-LEO等多种导航星座的空间信号,更重要的是测试和认证各种新型接收机和应用产品的性能和指标。同时为新的GNSS系统投入运行前进行必要的信号结构试验、接收机试验等。本文从集成测试与开发环境建立动机和目标入手,重点阐述了其运行模式、系统结构、测试区域选择标准,并进行了逼真度分析以及系统规划。以期对我国自主研发GNSS集成测试与开发环境做些探索性工作。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素（0．25m）。