无人机空中加油相对位姿解耦迭代确定算法

针对视线方程中位置和姿态信息存在严重耦合及强非线性的问题,研究了一种相对位姿解耦迭代确定算法,并用于无人机空中加油. 根据卫星导航中的伪距概念,利用视线矢量构建观测矩阵,通过最小二乘法求解相对位置更新,进而更新伪距确定相对姿态. 引入单步迭代误差证明了算法的收敛性,通过分析误差协方差阵的迹讨论 特征点几何构型对相对位置确定精度的影响. 仿真结果表明,与高斯最小二乘微分修正算法相比,提出的算法运行速度和抗噪声性能分别提高了23%和40%,相对位置稳态误差优于0.1 m,相对姿态误差优于0.5±,满足无人机空中加油对接阶段相对位姿测量精度要求.     

对偶四元数导航的简化算法

摘要： 针对原始对偶四元数导航算法计算量大的问题推导了一种简化算法,对原始算法的矢量求解进行数学化简,使引力速度、非引力速度和位置矢量的求解变得简单明了,物理意义明确清晰. 通过近似将简化算法中的非引力速度公式再次化简而得到近似算法. 仿真导航显示,简化算法与原始对偶四元数法解算的位置精度相同,均高于传统捷联导航算法,而简化算法计算量最小;近似算法的位置精度与简化算法相比无明显下降.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

星座双频测距测速自主定位与守时

传统星座自主导航主要以星间相对测距为主. 该技术定位精度有限,同时缺乏有效的手段克服星座的整体旋转. 该文在测距模型的基础上,将测速信息、传播延时和时钟误差纳入模型中,分析了电离层对测距的影响,推导了星间测距位置与时间的解耦模型. 提出利用GPS辅助测量来固定星座的位置基准和时间基准. 通过Matlab仿真实验表明：测速信息的引入能够进一步提高卫星的位置估计精度,同时GPS辅助测量可有效克服星座的整体旋转.     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

GPS/SST/SINS组合导航系统研究

提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠.     

对偶四元数遥感影像区域网平差精度分析

根据几何代数理论,提出对偶四元数区域网平差方法,采用对偶四元数描述区域网像坐标系间的旋转和平移,对严格共线条件方程进行线性化,按照带有约束条件的间接平差进行迭代解算. 对偶四元数区域网平差模型法方程式的结构完全类似于传统方法,所需计算机内存单位由于边宽的增加而略有增加. 实验结果表明,对偶四元数区域网平差在影像的4个定点与中心布置控制点,能达到较高的测量精度.     

旋翼无人机目标推力矢量最速趋近法

针对旋翼无人机轨迹跟踪任务,提出一种基于四元数等效旋转矢量的目标推力矢量快速趋近法,用以优化此类飞行器的轨迹跟踪控制方式.具体过程如下:由位置控制环生成主旋翼目标推力矢量,求出当前推力矢量到目标矢量的最小旋转矢量和姿态改变最小的变化四元数,进而得到目标姿态四元数,再以该四元数作为姿态控制环给定量,实现目标推力矢量快速趋近.仿真与飞控平台验证表明:该方法能使推力矢量以最优路径趋向目标矢量,减小了旋翼无人机姿态变化量,缩短了姿态跟踪时间.利用该方法优化设计了轨迹跟踪控制方案,与其他未经优化的有关方案相比,该方案整体计算量小,更适用于成本受限的低端嵌入式控制器.     

磁强计和微机械陀螺/加速度计组合定姿的扩展卡尔曼滤波器设计

微机械陀螺近年来获得广泛应用,但是由于其性能较低,并不能提供长时间的稳定的姿态,必须和其它传感器组合使用。提出了一种基于磁强计和微机械陀螺／加速度计组合姿态确定的四元数卡尔曼滤波算法,该算法利用加速度计的输出判断是否使用卡尔曼滤波器计算姿态,并在卡尔曼滤波器中利用加速度计和磁强计计算的姿态角补偿陀螺的漂移。仿真和实验结果表明了该算法的有效性。     

保硬主元算法的数值报告

保硬主元算法是线性规划基线算法的一种很好的实现形式.在一张基线表格中可以同时实现原始可行和对偶可行.大量的数值实验表明保硬主元算法有稳健的收敛过程,与原始单纯形法相比,问题的规模越大,保硬主元算法的相对迭代次数越少,相对解题时间越短     

卫星导航系统与气压高度计的信息处理与融合

提出一种卫星导航系统与气压高度计的高度数据融合算法. 利用ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型信号降噪技术对卫星导航系统和气压高度计的高度信号进行降噪处理. 建立高度测量系统的状态方程和量测方程,并结合卡尔曼滤波对高度数据进行第1 次融合,再利用递推加权最小二乘法对高度数据进行第2 次融合,得到精度更高的飞行高度信息. 实测数据分析结果表明：该算法所获得的高度信息与气压高度计、卫星导航系统相比,标准差降低一半以上,有效地提高了测量精度,可满足飞行器对高度测量信息的要求.     

基于四元数的四旋翼无人飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼无人飞行器具有复杂的数学模型,但现有控制方法大多是基于系统简化模型提出的. 为此,该文分析了这类方法的局限性,并基于原始数学模型研究了非线性轨迹跟踪控制问题. 通过期望轨迹建立跟踪误差模型,将其分解为两个相互独立的子系统,并以刚体旋转的四元数为系统状态对姿态子系统进行描述. 利用backstepping 方法设计时变反馈控制律使其子系统指数稳定. 根据级联系统的全局稳定性判据,通过研究耦合部分的性质证明系统的全局指数稳定性. 仿真结果表明,该方法能够实现四旋翼无人飞行器对期望轨迹的跟踪.     

可量测序列影像的加权整体最小二乘导航

提出顾及观测方程系数矩阵误差的可量测影像定位定姿算法及其权值确定方法,实现了利用可量测序列视觉影像与DGPS/IMU 融合导航计算. 计算结果表明：采用加权最小二乘算法可较好地克服可量测序列影像定位定姿算法中系数矩阵误差的影响,精度高于最小二乘法,当GPS 失锁2.5 km 时可达到优于13 m的定位精度和
0.1m 的定姿精度.     

采用自适应补偿的无人机姿态测量

根据合作目标的单站姿态测量原理,结合实际大气湍流条件下激光光束的漂移及扩展效应,提出利用补偿和定位后的激光光斑质心确定无人机外部姿态的方法. 通过计算单帧激光光斑中心提取单位时间内激光光斑质心组成的外围轮廓特征点,并将其构成多边形. 以多边形图像质心为参照,建立姿态测量自适应补偿模型. 计算结果表明,当目标距离为3 km时,采用模拟退火算法迭代解算并对结果进行自适应补偿,得到的姿态角误差最大值为0.221±,说明自适应补偿技术的姿态测量算法具有较高的姿态测量精度和收敛性.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.