基于单探测器的低轨航天器X射线脉冲星导航算法

近年来脉冲星自主导航技术飞速发展,即将在低轨道(LEO)航天器开展验证。为了适应低轨航天器载荷轻量化、小型化的需求,研究了基于单探测器的X射线脉冲星导航扩展卡尔曼滤波算法,并针对单脉冲星导航和轮流观测多脉冲星导航两种方案,分别进行了算法仿真。仿真结果表明,仅观测单脉冲星无法实现长期自主导航,但能够将轨道预报误差降低25.9%,提高短期自主导航精度。而单探测器轮流观测多脉冲星可实现长期自主导航,其导航误差达到514 m,与多探测器同时观测多脉冲星传统算法相当。     

基于压缩感知的脉冲星轮廓构建算法

利用有限的观测时间获得高精度的累积脉冲轮廓,对于X射线脉冲星导航具有重要意义.提出一种基于压缩感知的脉冲星累积脉冲轮廓重构算法.首先,研究脉冲轮廓,获取先验知识,在此基础上构建波形匹配冗余词典,得到脉冲轮廓的稀疏表示;然后,设计观测矩阵,利用原始观测数据得到具有较少点数的非自适应随机测量值;最后,采用匹配追踪方法从随机测量值中恢复脉冲轮廓.利用罗希X射线探测器的实测脉冲星数据进行实验,结果表明：利用相同时段的观测数据,该算法得到的累积脉冲轮廓的信噪比远高于周期叠加方法得到的累积脉冲轮廓.     

基于序列图像的火星软着陆自主导航避障方法

针对未知地形和障碍下火星软着陆精确避障问题,本文提出一种利用未知陆标序列图像测量的火星软着陆自主导航避障方法.该方法仅利用单目相机和惯性测量敏感器,以初始时刻星下点天南东系为着陆参考坐标系,利用火星表面未知陆标在连续两幅下降图像中的单位视线矢量测量及探测器状态估计建立未知陆标的隐式测量模型,通过EKF利用所建立的未知陆标隐式测量模型和基于IMU测量建立的运动学模型对探测器的运动状态进行估计,进而根据估计的探测器相对目标着陆点的位置和速度利用改进的四次多项式制导律完成避障制导控制.数学仿真表明,提出的方法可有效估计探测器相对于目标着陆点的位置和速度,并实现精度优于0.5 m的水平方向避障,从而满足火星软着陆安全避障的要求.     

基于X射线脉冲星的组合导航方法研究

X射线脉冲星导航是一种新兴的航天器自主导航技术。由于其自身的局限性,单独脉冲星导航还无法满足航天器高精度自主导航定位的需要。为此,不少学者将其他导航方法与脉冲星导航相结合,提出了多种组合导航。本文对这些基于脉冲星的组合导航进行分析与比较,给出了这些方法各自的优点和应用场合。     

基于天宫二号POLAR的脉冲星导航实验

利用天宫二号上的伽玛暴偏振探测仪(POLAR)观测数据完成了X射线脉冲星导航的原理验证.处理并分析了POLAR的观测数据,建立了基于轨道动力学模型和脉冲星脉冲轮廓显著性分析的定轨算法,并利用蟹状星云脉冲星的实测数据开展了单脉冲星的定轨分析.结果表明,该方法能够实现对天宫二号轨道的定轨,利用POLAR一个月的在轨观测数据可得到定轨精度如下(99.7%置信度):轨道半长轴精度7.0 m,偏心率精度0.00026,轨道倾角精度0.023°,升交点赤经精度0.17°,近地点幅角及平近地点角精度0.043°.     

差分X射线脉冲星自主导航研究

X射线脉冲星自主导航(XNAV)中,时间测量与转换误差会对导航精度产生不可忽视的影响. 本文在对XNAV算法研究的基础上,进一步研究了利用差分抑制时间测量与转换误差对导航精度的影响. 研究结果表明:双差能有效抑制时间测量误差对导航精度的影响,但是无法抑制时间转换误差对导航精度的影响;三差既能有效抑制时间测量误差对导航精度的影响,也能有效抑制时间转换误差对导航精度的影响.      

椭圆限制性三体问题模型下平动点拟周期轨道卫星的自主定轨分析

基于椭圆限制性三体问题,研究了平动点轨道卫星导航星座仅利用星间测距进行自主定轨的技术。分别分析了平面Lyapunov轨道和垂直Lyapunov轨道上卫星仅利用星间测距进行自主定轨的精度。为了提高拉格朗日轨道导航星座对月球空间的覆盖范围,设计了由地月系的L1、L2、L4和L5四个平动点附近的拟周期轨道上的卫星构成的导航星座,分别利用扩展卡尔曼滤波方法和无迹卡尔曼滤波方法进行了自主定轨仿真分析,结果表明:平动点轨道导航星座可以仅利用星间测距实现长期高精度自主定轨。     

月心矢量增强XNAV及其自适应滤波方法

针对X射线脉冲星导航(XNAV)难以获取准确的过程噪声统计特性及导航精度低的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF),融合地月夹角的多信息融合XNAV.首先通过处理从光学相机获得的月球图像得到视场角度和方向矢量的测量模型;然后将该测量模型和传统脉冲星计时观测模型集成到航天器轨道动力学中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证.实验结果表明:在相同的初始状态和初始噪声误差下,与无迹卡尔曼滤波器(UKF)和差分滤波器(DDF)相比,ADDF具有良好的噪声自适应能力,其导航位置估计精度提高60%以上,速度估计精度提高25%以上;较之传统计时观测XNAV,融合视场角和月球方向矢量的XNAV方法能够将导航精度提高50%以上.     

一种基于泊松分布的提高X射线脉冲星脉冲轮廓信噪比的方法

论述了X射线脉冲星辐射模型和脉冲轮廓构造算法,提出了以Kullback-leibler距离函数作为评价标准,提高具有泊松分布规律的X射线脉冲星脉冲轮廓信噪比的平滑算法,推导了平滑参数和平滑累积脉冲轮廓的计算公式.搭建了X射线脉冲星导航地面模拟系统,实现了对模拟X射线脉冲星单光子到达时间的记录及X射线脉冲星脉冲轮廓的构造,得到了X射线脉冲到达时间TOA.在X射线脉冲星导航地面模拟系统上,对平滑算法进行了验证,结果表明该算法对于提高累积脉冲轮廓的信噪比效果显著,信噪比提高大于10dB.     

角度约束辅助测量的深空探测器自主天文测角导航方法

高精度的天文量测信息是满足深空探测器高精度自主天文测角导航的必要条件.天文测角量测信息多种多样,之间具有几何约束关系,测量误差具有不同特性且符合相应的约束条件.本文提出了一种基于角度约束辅助测量的深空探测器自主天文测角导航方法,该方法以深空探测器轨道动力学模型作为状态模型,以火星、火卫一和火卫二与探测器之间的方位角作为量测量建立量测模型,并对量测量进行角度约束建模,然后利用遗传算法-序列二次规划混合非线性规划方法对角度约束模型进行非线性规划,由于系统模型均为非线性模型,因此本文利用容积卡尔曼滤波对系统状态进行估计,减小随机误差,并分析了天文测角的量测精度对导航精度的影响.仿真结果表明,本文所提方法可有效抑制多源随机量测误差,实现深空探测器高精度自主导航.     

日地系统L2点Halo轨道自主天文导航及精度分析

针对运行于日地L₂点Halo轨道探测器,给出了质心惯性坐标系和质心旋转坐标系中的探测器运动方程,并建立了以星光角距作为观测量的导航模型,采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解算探测器位置,以Cramér-Rao误差下界（CRLB）为系统可观测度的度量标准分析了不同的状态量和观测量对导航性能的影响. 通过数值仿真发现导航坐标系、主天体、导航恒星数目以及滤波器采样周期等因素对导航性能的影响较大,并依据平动点轨道运动学分析了以上因素对导航精度的影响.      

基于恒星敏感器的组合导航技术在极地飞行保障中应用的仿真分析

在民航极地航线的快速发展背景下,针对民航客机极地飞行时存在的导航保障能力不足问题,提出了将基于恒星敏感器的天文导航系统(celestial navigation system,CNS)引入民航中,与现有机载惯导系统(inertial navigation system,INS)和全球卫星导航系统(global navi...     

基于SINS/星敏感器的组合导航模式

针对利用捷联惯导系统导航的不足,提出了一种基于捷联惯导系统/星敏感器的新组合导航模式,来提高飞行器导航的精度和速度.利用星敏感器得到恒星星光矢量在星敏感器CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中对应的坐标值,然后分别进行坐标变换得到星光矢量在数学平台坐标系和地理坐标系中的坐标角度值.以Kalman滤波为基础,将所得到的星光坐标角度值和姿态角速度进行数据融合,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、速度和姿态角参数.详细推导了SINS/星光的组合导航算法,并通过仿真证实了该方案可提高导航系统的精度和速度,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值.     

基于ARCH模型的组合导航缓变故障容错方法

为了解决缓变故障的检测和容错问题,针对容错设计中小幅度增长的缓变故障,考虑组合导航系统导航传感器的特点,提出了一种新的组合导航缓变故障容错方法。定义了滤波器观测信息的故障因子,提供了基于自回归条件异方差模型的故障因子模糊评估方法,并利用故障因子来自适应调整观测噪声协方差阵中相应的量值,从而达到抑制缓变故障的作用。通过仿真分析和实验验证了缓变故障容错方法的有效性。实验结果表明,在导航传感器发生缓变故障时,这种缓变故障容错方法可以有效地改善组合导航滤波精度。     

基于XPNAV和SINS的容错组合导航系统

提出一种基于脉冲星导航和捷联惯导的容错组合导航系统.捷联惯导具有自主性和不间断性的优点,可弥补脉冲星导航滤波周期较长的缺陷;脉冲星导航的长期稳定度好,可抑制捷联惯导的误差随时间发散.该系统根据轨道动力学模型和SINS估计航天器的状态,利用脉冲星导航的观测量分别修正估计误差,通过相位残差检测天体遮挡等因素引起的故障,利用联邦扩展卡尔曼滤波融合导航信息.仿真实验结果表明:同脉冲星导航方法相比,该方法具有更高的精度和更短的滤波周期,且不受天体遮挡的影响.     

CDKF 算法在四旋翼飞行器组合导航系统中应用

针对基于四旋翼无人飞行器的组合导航系统在小失准角情况下滤波器较短时间内发散的问题, 将中心差分卡尔曼滤波算法应用于低成本的组合导航系统中, 设计了飞行器组合导航系统的硬件电路。该系统采用MPU-6050 芯片作为飞行器姿态传感器, 选用u-Blox 公司的NEO-6M 模块获取GPS(Global Positioning System)信号, 并利用中心差分卡尔曼滤波算法实现多传感器的数据融合, 从而获取导航信息。在四旋翼无人飞行器平台上对该系统进行实验的结果表明, 该导航系统能有效抑制传感器噪声, 克服了陀螺仪的漂移现象, 避免了传统EKF((Extended Calman Filter) )算法近似程度不高, 易导致解算结果发散等问题的发生, 为飞行器提供了准确的导航信息。     

基于性能评估的INS/RADIO组合导航系统研究

现代民机的惯性导航系统输出的导航参数多,自主性强,但误差随时间积累,而陆基无线电导航系统定位精度不受使用时间的影响,但易受周围环境、电磁干扰等外界噪声和接收机噪声的影响。综合两种导航系统的优点,本文提出了基于导航性能评估的INS/RADIO组合导航方案。根据当前组合模式的传感器输出计算出实际导航性能(ANP),然后同导航数据库中预先设定的导航性能需求(RNP)进行比较,筛选出符合RNP的台站,并从中选择出精度最高的组合模式,最终完成位置输出。仿真结果表明,INS/RADIO组合导航能有效抑制无线电的位置噪声,由于导航性能评估的参与导航系统的位置精度得到进一步提高。     

基于人工神经网络的卫星姿态信号处理

地球遥感卫星的技术难点之一是保持有足够的姿态控制精度．通常卫星的姿态由单一传感器获得,为得到高的姿态精度,需要对多个传感器信息进行综合处理．针对由惯性基准、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态测量系统,提出并设计了带反馈的ＢＰ人工神经网络进行信号处理．研究表明,该方法可以抑制红外地平仪轨道周期误差和卫星进入阴影区时对测量系统的影响,从而使系统的测量精度得以很大提高．