一种新的惯导系统静基座快速初始对准方法

惯导系统中的一个十分重要的问题是其初始对准问题,提高其初始对准的速度和精度无论对军用或民用领域都具有十分重要的意义.由于惯导系统静基座对准时的可观测性很差,将卡尔曼滤波器用于解决惯导系统的初始对准问题时,方位失准角收敛很慢.提出一种快速估计方位失准角的方法,直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果估计方位失准角,从而大大提高了整个惯导系统静基座对准的速度,计算机仿真结果验证了该方法的快速性和有效性.      

捷联惯导系统动基座对准的可观测性分析

建立了SINS(捷联惯导系统)动基座对准的误差模型,首次应用PWCS(分段定常系统)可观测性分析理论对SINS动基座对准过程中的可观测性进行了全面研究.将载体的运动分解为平动和姿态变化两大类情形,深入研究和详细分析了载体的各种运动对系统可观测性的影响,指出在SINS动基座对准过程,无论载体的线运动还是角运动在一定条件下都能提高SINS的可观测性.定性地得出了不同运动对系统可观测性的影响结果,这为研究SINS的快速精确对准方法奠定了理论基础.      

无轨道动力学模型的增强型GPS实时星间相对定位方法

虽然基于卫星轨道动力学模型的增强型GPS实时星间相对定位可获得厘米级精度,但通常在一般条件下难以获取高精度轨道动力学模型.本文提出了一种无轨道动力学模型条件下的高精度实时相对定位方法,即利用GPS三差观测方程获得状态矢量的时间转移矩阵,采用自适应UKF(Unsented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波器)实时估计星间相对位置.仿真结果表明,相比传统的序贯点估计方法分米级的相对定位精度,新方法在星间距离小于5 km时,其相对定位精度可达厘米量级.     

基于多矢量定姿的动基座最优化对准算法

针对车载捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）的传统动基座粗对准方法精度低且环境适应性差的问题,提出了一种基于多矢量定姿的动基座最优化粗对准算法。在传统的基于重力矢量的初始对准方法基础上,将姿态矩阵求解问题转化为Wahba问题,实现对多个时刻重力矢量信息的充分利用,并通过SVD算法实现对Wahba问题的求解,结合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）输出信息和SINS输出信息,构建状态方程和量测方程,采用Sage-Husa自适应滤波算法以解决量测噪声不准确问题,不断修正载体系变换矩阵以获得更加精确的姿态转换矩阵。仿真和半物理实验表明,改进算法能够明显提高惯导系统在动基座下的姿态精度,转台实验对准方位误差小于0.05°。     

摇摆基座SINS快速精确传递对准方法

动基座对准时,系统模型的精确性及状态的可观测性和可观测度是决定动态系统卡尔曼滤波效果的重要因素.建立了考虑主-子惯导匹配信息时间延迟问题的摇摆基座捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Naviagtion System)精确传递对准模型,将PWCS(Piece-Wise Constant System)可观测性与奇异值分解可观测度分析方法相结合,对基座在不同摇摆方式下舰载武器SINS状态的可观测度进行了定量分析,得到了基座在三轴摇摆运动时SINS的状态变量具有最佳的可估计性能,从而使SINS可获得最优的对准速度和精度.该方法为舰载武器初始对准时舰船最佳机动方案及传递对准匹配模式的选择提供了依据,仿真结果表明了该方法的正确性和有效性.     

运用信息融合式高阶UKF的微小卫星姿态确定算法

为提高微小卫星微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度，基于磁强计/太阳敏感器/陀螺仪的姿态敏感器配置以及无迹卡尔曼滤波方法（Unscented Kalman Filter，UKF），设计了一种基于高阶UKF算法并且融合磁强计与太阳敏感器观测信息的微小卫星姿态确定算法.为提高系统状态方程非线性函数的一步预测精度，采用基于五阶UT变换的高阶UKF算法，增加了Sigma采样点数量，提高了系统状态预测精度.单一观测向量滤波算法不能同时满足多个不同量纲观测数据，本文提出一种同时利用两个观测向量的信息融合式滤波算法，根据磁强计和太阳敏感器的观测信息，通过卡尔曼滤波原理中的增益计算，分别得出地磁矢量和太阳矢量对应的卡尔曼增益信息.采用高斯概率密度准则进行信息融合，进而完成预测值的修正，得到同时满足磁强计以及太阳敏感器观测需求的四元数估计值，降低了观测误差的影响.仿真分析验证了算法的优越性.      

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.      

航天器自主天文导航系统的可观测性及可观测度分析

天文导航系统中的观测量是一个重要的精度影响因素,星光角距和星光仰角是天文导航中两种最常用的观测信息,首先介绍了这两种观测信息及其量测方程的建立,然后从天文导航系统的可观测性和可观测度的角度,以观测矩阵的条件数作为系统可观测度的度量标准,分析了由于所选用的观测量的不同所导致的系统导航性能的差别,同时给出了一种衡量天文导航系统中的观测量和系统性能的分析方法.计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

机载武器传递对准的可观测性分析

采用"速度+姿态"量测匹配法设计了机载武器传递对准系统,建立了系统的动态误差模型和量测模型,并在这些模型的基础上设计了卡尔曼滤波器.介绍了基于可观测性矩阵奇异值分解的分段定常系统(PWCS, Piece-Wise Constant System)可观测性分析法,并通过该方法分析了机载武器传递对准系统各个状态变量的可观测性.在可观测性分析的基础上忽略不可观测状态变量,实现系统滤波器降维.设计了摇摆机动,在该机动基础上对降维前后滤波器性能和传递对准精度进行了对比,证明了可观测性分析的必要性和正确性.     

惯导系统初始对准的次优滤波算法

分析了惯导系统(INS)初始对准的动态误差向量方程及其动态误差向量的可观性问题,并研究了按动态误差向量的可观度划分观测子空间.在惯导系统初始对准问题中通过使用变量可观度的概念构造次优卡尔曼估计算法.并用C语言编程实现了初始对准的最优及次优卡尔曼滤波算法.从仿真结果可见次优卡尔曼滤波算法可用于INS初始对准的实用计算中.     

H∞滤波在惯导系统地面快速对准中的应用

阐述了H_∞滤波器的设计过程,并将H_∞滤波方法应用于惯导系统地面初始对准.文中建立了惯导系统的误差模型,并对其进行了可观性分析,利用H_∞滤波方法对可观子系统进行了滤波计算,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求,滤波效果能够满足工程需要,进一步说明H_∞滤波应用于惯导系统初始对准是有效的.为提高对准速度,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法,结果表明该方法是可行的.     

基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法

初始对准是旋转式捷联惯导系统（SINS）的关键技术之一。传统旋转式捷联惯导精对准方法多采用10维模型,该模型的精对准精度不能满足导航精度要求。针对此问题,提出了一种基于状态量扩维的旋转式捷联惯导系统精对准方法。首先,将陀螺和加速度计标度因数误差、安装误差扩展为状态变量,建立了28维的精对准模型;然后,对旋转过程中各状态量的可观测度进行分析,根据分析结果将模型优化为13维;最后,采用卡尔曼滤波实现了旋转式捷联惯导系统的精对准。仿真结果表明,与传统初始对准方法相比,该方法能有效提高姿态对准精度,并估计出更多陀螺误差项。      

采用无线电单独测量的编队卫星相对轨道自主确定

在实际工程应用中,编队卫星由于任务的要求使得部分测量设备(例如,激光设备)不可用,这就造成系统的观测性下降。文章将条件数应用于编队卫星系统的可观测度的定量计算;并针对编队卫星进行轨道机动时仅采用无线电进行测量的工况,采用强跟踪离散卡尔曼滤波(UKF)算法进行仿真计算。仿真结果表明该方法具有很强的跟踪能力,并且鲁棒性、稳定性和精度与常规UKF算法相当。     

基于UDKF的非共面陀螺在轨自主标定方法

针对非正交安装陀螺组件在轨标定问题,对已飞行应用的正交安装陀螺组件在轨标定方法进行改进,提出非共面安装陀螺组件在轨自主标定方法。首先建立非共面陀螺定姿误差模型,然后设计UD分解卡尔曼滤波器,用星敏和陀螺测量在轨直接估计陀螺常值漂移,间接估计陀螺安装误差和刻度因子误差。设计滤波器时,为实现测量更新序贯处理,给出测量噪声解耦方法。滤波器确定后,利用模值条件,给出从间接估计求解安装误差和刻度因子误差的精确公式。为说明方法的通用性,通过公式推导证明原方法是本方法的特例。为指导标定姿态机动设计,基于可观性分析给出简洁的系统可观的角速度组合条件。最后,数学仿真结果表明本方法有效,陀螺安装误差标定精度优于0.01°。     

卫星编队对空间非合作目标测距相对导航精度分析

针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波（UKF）对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。     

Guidepost-based autonomous orbit determination method for GEO satellite

Guidepost-based navigation system is a novel autonomous orbit determination method for the GEO satellite. The system is achieved by using the camera imaging function to obtain the guidepost images and the GNSS signal receiver to obtain the pseudoranges between the GEO and the navigation satellites. Due to the high altitude of GEO satellite and the time-varying sunlight condition in the space environment, it may be difficult to obtain object image points and the distance measurements of GNSS because of the weak visibility of the guideposts. To deal with the problem, a novel integrated orbit determination system is presented. The Earth landmarks, the in-orbit spacecraft and GNSS navigation satellites whose line-of-sights and the distance can be easily obtained are used at the same time as information for the GEO satellite navigation based on the observability conditions analysis. The observability of the GEO satellite navigation system is analyzed through the physical observability, the mathematical observability and the engineering observability through the observing geometry, the rank of observability matrix and the Cramer-Rao lower bound (CRLB) respectively. Besides, the maximum correntropy unscented Kalman filter (MCUKF) algorithm is applied to improve the estimation stability of the system in the presence of non-Gaussian noises. The simulation indicates the feasibility of the proposed scheme.