基于开关扩展卡尔曼滤波的姿态估计

针对低成本动中通系统中的姿态估计问题,提出一种开关扩展卡尔曼滤波算法。以 无航向角的姿态更新算法为基础,根据微机械陀螺和加速度计分别建立系统状态方程和测量 方程。针对机动加速度的影响,设计了三维开关扩展卡尔曼滤波方程,对载体姿态角和陀螺 零偏进行实时估计。实验结果表明,该算法能够准确估计载体姿态和陀螺零偏,姿态角估计 误差小于0.5°,俯仰角和横滚角估计误差的方差分别为0.130 1°和0.140 5°, 两轴陀螺零偏误差均值均小于(2×10-4) °/s,能够满足动中通的应用要求。     

基于姿态确定的初始对准算法研究

由于受风浪等外部信息的干扰,传统粗对准法已很难达到理想的精度来保证精对准中对误差模型小角度条件的成立。基于姿态确定的惯性系初始对准方法在抑制外界干扰、对准的快速性等方面都具有较大优势。但该算法存在横滚角估计误差累计的问题,影响了最终的对准精度。因此,该文提出在求取初始时刻横滚角时,只利用短时间内的运动信息,从而可抑制横滚角估计误差的累积,最后通过仿真和车载实验验证了该方法的可行性。     

一种基于AIKF的姿态测量算法

惯性测量单元中传感器具有较强的非线性和噪声的不确定性,导致使用常规卡尔曼滤波时误差大,容易出现发散,针对此问题,该文提出了一种改进的自适应增量卡尔曼滤波（AIKF）算法。该算法使用互补滤波将加速度计、磁力计和陀螺仪的数据进行融合,利用滤波后的数据增量作为卡尔曼滤波器的观测量,同时对系统噪声进行自适应在线估计,以获得精准的姿态输出。实验结果表明,该算法能够实现姿态的精准测量,摇摆台试验中俯仰角、横滚角误差小于0.05°,航向角误差小于0.15°,具有较好的噪声抑制能力。     

基于MEMS微惯性器件的姿态测量 单元设计与测试

MEMS惯组具有体积小、价格低、易于集成等优点,已被广泛应用于各个领域,为提高MEMS姿态解算精度,采用 Mahony互补滤波方法设计了MEMS惯性组件,Mahony互补滤波器将陀螺仪解算的高频姿态信号和加速度计－磁强计解算的低频姿态信号进行融合,提高测量精度,介绍了MEMS惯组硬件、软件、算法设计及无磁转台测试,无磁转台静态测量下的俯仰角精度0.51°,横滚角精度 0.5°,航向角精度1.1°。     

从三正交偶极子天线接收信号中估计飞行器姿态参数

来自基站的极化电磁波包含的波达方向和极化状态信息,能建立飞行器姿态与大地坐标系的联系,因此利用机载三正交偶极子天线接收信号可以估计飞行器的姿态。该文研究了在只有一个基站信号和飞行器上单一接收点 的条件下,如何实现飞行器的姿态感知,并推导了飞行器姿态估计算法。该文首先研究了估计波达角和极化椭圆倾斜角的算法,并分析了参数估计的性能,然后利用这些参数推算出飞行器的俯仰角、航向和横滚角,从而获得对飞 行器进行控制的必要姿态信息。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。      

基于平方根差分滤波的动中通姿态稳定方法

为了隔离载体扰动对天线指向的影响,研究了单基线GPS和微惯性传感器组合的低成本姿态估计及稳定方法。该方法以四元素和陀螺误差作为状态变量,根据陀螺角速率信息、加速度计的重力场信息和单基线GPS航向信息分别建立状态方程和量测方程,设计具有不同测量周期的平方根差分滤波分别融合惯性传感器和GPS信息,解决了加速度计与单基线GPS航向信息输出频率不一致问题;利用估计出的姿态角在角位置环路上对天线进行捷联稳定,隔离载体扰动。仿真结果表明,平方根差分滤波能有效估计出载体姿态,利用中等精度的微惯性器件可以满足动中通姿态稳定的需求。     

基于极化电磁波的飞行器姿态角估计新方法

提出使用单矢量传感器进行飞行器姿态角估计的新方法,安装在飞行器平台的单电磁 矢量传感器接收来自基站的极化电磁波信号,用MUSIC算法进行信号DOA和极化参数估计,得 到机体坐标系到地理坐标系的转换矩阵即飞行器姿态矩阵,最终估计飞行器姿态角。Matlab 仿真验证了该方法的有效性,姿态角估计误差在15°内,满足飞行器控制的要求。     

二频机抖激光陀螺捷联惯导系统快速?方法

以教研室自行研制的90型二频激光陀螺捷联惯导系统为研究对象,详细分析了惯性系对准在静态及摇摆基座条件下的收敛时间、对准精度。理论分析表明,具体对准时间的取值应该根据IMU精度、算法参数设定以及扰动情况而定。经大量实验验证,静态条件下,对准150 s左右航向角收敛到稳态值,此时横摇和俯仰角振荡在1.5以内,航向角振荡在1'以内;摇摆基座条件下,对准200 s后输出横摇角和俯仰角误差在7以内,航向角误差在1.5'以内。实验结果充分证明了惯性系对准可以满足在短时间内输出姿态角达到一定精度范围的要求,具有良好的工程应用价值。     

电磁张量姿态旋转不变量研究

首先研究了传统基于重叠偶极子模型的几何误差校正方法,该方法需要姿态角测量装置测得仪器的姿态角信息,且具有无法消除姿态角测量装置的安装角度误差、探测区域地形的起伏倾角误差以及感应误差的不足;基于类似的公式推导以及姿态角旋转矩阵中各分量间的等式关系,推导出在层状大地模型下的电磁张量姿态旋转不变量.由模型仿真结果可知,在一个测量周期内,当系统姿态角恒定不变时,垂直共轴、垂直共面以及水平共面三种常用线圈架构由姿态角引起的总误差,分别可以达到12%,11.5%,-11.5%,而不变量的总误差恒为零;当系统姿态角变化率恒定不变时,不变量的总误差随着初始姿态角以及姿态角变化量的增大而增大,且可以忽略发射频率以及大地电导率的影响.若选取的测量周期足够短,此时姿态角变化量足够小,则可以忽略不变量的总误差,从而不再需要测量系统的姿态角信息.已知RESOLVE系统在30 ms的测量周期内翻滚角及俯仰角的初始姿态角均为27°,姿态角变化量均为0.45°,得到不变量在H型层状大地下的总误差仅为-0.21%,验证了不变量的可行性.     

基于单矢量传感器的飞行器姿态角研究

针对惯导部件使用不便的缺点,提出基于极化电磁波进行飞行器姿态感知的方法.飞行器通过单电磁矢量传感器接收来自基站的极化电磁波信号,通过基于四阶累积量的ESPRIT算法进行信号参数估计,最终估计飞行器姿态角(俯仰角、航向角、横滚角).     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波( SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波( SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。 Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波( SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

基于理想弹道的全捷联弹药视线角估计方法

针对惯性测量元件不能满足低成本制导弹药作战需求问题,提出一种基于理想弹道的全捷联激光半主动末制导弹药视线角估计方法。该方法根据弹目相对运动模型及导引头量测模型建立非线性滤波系统;针对弹体运动参数在末制导段变化范围较小的特点,通过分析弹体运动参数对系统不确定性的影响,将理想弹道弹体运动参数标准值作为滤波系统参数;利用激光半主动导引头量测信息,结合容积卡尔曼滤波对弹目视线角进行估计。数字仿真实验结果表明:在小扰动条件下,弹目视线倾角与偏角末制导段的均方根误差分别为0.182与1.668,其最大估计误差分别为0.259与2.913,具有较好的估计精度与鲁棒性能。     

MEMS惯性测量单元航姿更新中的测量误差估算方法

利用MEMS惯性测量单元测量载体的航姿,需要借助精密转台且较难精确估算测量误差,导致成本高误差大.针对该问题,该文利用卡尔曼滤波器在线估算载体的姿态和陀螺仪的偏置,提出一种优化航姿精度的测量误差估算方法.通过推导测量误差的数学模型,分析航姿精度随测量误差变化的关系,得到最优航姿时的测量误差值.采用一种MEMS惯性测量单...     

自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波（CKF) 估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。     

基于改进卡尔曼滤波的激光补给无人机跟瞄方法研究

激光供能为无人机长时间工作提供了保障,但是激光供能对捕获、跟踪和对准(APT)系统具有较高的要求。本文针对无人机距离地面补给站远、激光跟踪延迟、无人机供给能量不足等问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波算法,采用当前统计模型构建,通过残差检测对无人机模型进行实时的修正,加快位置更新速度,实现激光对无人机的最优跟踪。经过仿真表明,传统卡尔曼滤波算法的误差角度在0.2°左右,本方法的误差角度在0.1°以内,能实现较好的跟踪效果。     

基于非均匀同区域线性CCD成像的卫星姿态调整与非线性定标方法

提出了对非均匀场景同一区域成像的卫星姿态调整及基于直方图匹配的线阵CCD非线性相对辐射定标方法.当在轨卫星需要执行相对辐射定标任务时,首先计算初始偏流角并调整卫星偏航角进入在轨定标成像模式;然后在定标成像过程中控制卫星偏航角,使得线阵CCD阵列的所有像元能够依次对同一区域成像;最后基于直方图匹配方法建立高精度非线性相对辐射定标模型.仿真实验给出了不同姿态对应的定标成像情况下的偏航角调整大小与调整周期,并分析了引起偏流角误差的因素及其对偏流角的不确定性.该方法既不需要地面均匀定标场等,也不需要统计分析大量在轨图像数据;且每一轨都可以执行定标任务,避免了卫星不同轨数据之间的不稳定性所带来的定标源自身不可靠问题.     

针对临近空间目标跟踪的自适应AMCKF算法

临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时,提出了一种实时辨识容积卡尔曼滤波衰减因子的方法,达到自适应跟踪的目的。仿真结果表明:衰减记忆容积卡尔曼滤波算法能够很好地解决模型失配问题,自适应算法实时对衰减因子赋值,避免了衰减因子取值的困难,可以达到更好的跟踪效果。     

移动卫星通信低成本姿态估计算法

移动卫星通信(动中通)是卫星通信的重要分支,低成本化是动中通的发展趋势。为有效加速动中通的推广和应用,该文提出了基于微机械惯性传感器的低成本动中通工作模式,并将传统姿态估计领域的传感器融合姿态估计算法、互补滤波姿态估计算法与新兴的组合导航姿态估计算法进行了对比,结果表明,侧滑角和机动加速度是限制传感器融合姿态估计算法估计精度的主要因素,航向角可观性低是限制组合导航算法的主要因素。3种算法经过改进后,姿态估计误差均在0.5°内,3种算法均满足移动卫星通信的需求。组合导航算法无需考虑外界干扰对姿态估计的影响,具有更好的应用前景。     

卫星刚性载荷体在轨对称摆扫特性分析

为实现卫星摆扫成像,降低载荷体摆动过程中对卫星姿态的影响,提出两个相同载荷体对称摆动的方案,并规划给定角度范围内的摆动规律,使载荷体在滚动轴和俯仰轴分别具有0.6()/s、6 ()/s的角速度,通过对两载荷体摆动特性及动力学、运动学特性的分析,提出以反作用飞轮对卫星偏航轴剩余力矩进行补偿控制的方法。以某卫星示例进行仿真分析,结果表明:两载荷体对称摆动过程中滚动轴和俯仰轴的合成力矩和角动量对卫星姿态无影响,而偏航轴存在周期性变化的力矩,采用0.2 Nm的飞轮进行动量补偿后得到卫星姿态指向精度和姿态稳定度可以控制在0.032、0.006()/s以内,能够实现较高精度的对地面区域摆扫成像。说明以两载荷体对称摆动的方案实现卫星摆扫成像并满足成像需求,在设计理念上是可行的。