基于非线性预测滤波的卫星姿态确定

为了提高卫星姿态确定系统的精度和可靠性,采用由姿态动力学与运动学方程构成的非线性卫星姿态运动模型,结合陀螺和矢量观测信息来确定卫星姿态。针对转动惯量变化等引起的模型不准确问题,研究基于预测滤波实现姿态估计的关键技术。仿真结果表明,在恰当选取加权阵的前提下,该方法可实时估计模型误差,当用低通滤波去除高频噪声的模型误差进行补偿后,大大削弱了模型不准确对姿态估计精度的影响,其估计效果明显优于传统的扩展卡尔曼滤波,由此验证了预测滤波在卫星姿态确定中的有效性和精确性。     

用于卫星应急恢复的太阳电池阵转角估计方法

在卫星应急恢复过程中，为了控制太阳电池阵的对日方位，需要确定太阳电池阵相对于卫星本体的转动角度。为此，提出一种用于卫星应急恢复的太阳电池阵转角估计方法。首先，基于卫星本体坐标系和太阳电池阵坐标系的关系以及卫星的姿态运动学方程，给出了太阳电池阵转角的解析解。在太阳电池阵转角解析解的基础上，进一步提出一种基于卡尔曼滤波的估计方法，来抑制太阳敏感器测量噪声的影响、提高转角估计的准确性。通过数值仿真和某实际在轨卫星的遥测数据实验验证了所提方法的有效性和实用性。     

利用高精度陀螺对星敏感器在轨标定算法研究

研究了利用高精度陀螺对星敏感器误差在轨标定方法。采用高精度陀螺,利用陀螺作为星体的姿态参考可以连续提供星体的三轴姿态角速度信息,积分得到相应的姿态角特性,结合卫星姿态运动学方程,基于扩展卡尔曼滤波算法,针对星敏感器的常值误差和测量噪声,设计了星敏感器在轨标定模型,利用陀螺的测量输出对其进行实时补偿,以确保姿态测量元件在轨工作精度。仿真结果表明该在轨标定算法可以准确标定出星敏感器的常值误差。     

基于平方根UKF的双星编队相对状态自主确定

基于AFF技术,提出了一种利用类GPS敏感器进行星间测量的双星编队相对状态自主确定算法。该算法以双星编队相对轨道和相对姿态运动方程为状态方程;为消除系统误差和钟差的影响,用同一卫星不同接收天线之间的伪距观测值的单差来构造测量方程;为保证协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行双星编队相对状态的自主确定。仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

基于对偶数和改进EKF的敏捷卫星姿态确定算法

针对对地观测敏捷卫星的大角度/位置的快速机动、高精度控制的任务需求,提出了一种敏捷卫星姿态确定算法。该算法利用对偶四元数推导出敏捷卫星运动学模型,并建立陀螺、星敏感器测量模型。通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用自适应迭代扩展式卡尔曼滤波(adaptive iterated extended Kalman filer, AIEKF)算法对敏捷卫星的运动状态进行估计。仿真结果表明,所设计的算法能够有效估计系统状态噪声、测量噪声以及陀螺常值漂移,卫星的姿态角估计误差和角速度估计误差收敛至零,验证了算法的有效性。     

卫星耦合运动姿态对星载SAR多普勒参数的影响

为给SAR成像过程的运动补偿提供依据 ,通过建立卫星姿态的运动学方程和姿态的动力学方程 ,离散后获得卫星的姿态变化规律 ,进而分析卫星三姿态 (俯仰、横滚、偏航 )对星载SAR的Doppler参数的影响。最后得出卫星姿态运动对星载SAR的多普勒参数影响的仿真结果 ,从普遍意义上得出了卫星的姿态对星载SAR成像时的影响。     

运动学辅助GPS实现SAR卫星姿态测量算法

针对姿态对星载SAR成像质量的重要影响,提出一种借助于SAR卫星姿态运动学特性和GPS宽波载波相位信息进行SAR卫星姿态测量的算法。该算法利用SAR卫星运动学模型建立状态方程,借助于GPS宽波载波相位姿态测量方程和SAR卫星姿态矩阵的特性建立观测方程,用卡尔曼滤波算法求解SAR卫星的姿态参量。给出算法的详细描述和仿真,仿真表明算法可以提供高精度SAR卫星姿态测量值。     

基于平方和的卫星大角度姿态机动非线性H∞控制

研究了卫星大角度姿态机动过程中利用非线性H_∞方法设计干扰抑制控制器问题。利用凸优化的方法进行两步联合的系统性方法对刚体卫星大角度姿态机动问题进行建模和控制。首先,非线性卫星姿态动力学和运动学方程转化为线性参数可变 (linear parameter varying, LPV) 系统;然后,在LPV系统基础上,提出了基于平方和数值计算工具的Lyapunov设计方法,分别给出了使系统稳定和干扰抑制的非线性H_∞控制器设计方法。仿真结果表明了所设计控制器的有效性和可行性。     

基于比例积分观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

针对卫星在轨运行出现执行机构故障问题,提出了一种基于观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构方法。首先,考虑卫星出现空间干扰、测量干扰以及噪声,建立欧拉离散时间卫星姿控系统模型。其次,设计一种离散比例积分观测器(proportional integral observer, PIO)实现卫星姿态角和姿态角速度估计,并利用前一时刻的故障重构值和输出估计误差迭代更新当前故障重构信息。然后,采用干扰解耦思想设计离散PIO解耦部分空间干扰,并利用H_∞技术抑制剩余干扰和测量噪声的影响。另外,利用线性矩阵不等式工具箱求解了部分观测器增益矩阵。最后,仿真结果验证了所提故障重构方法的有效性。     

基于MRPs的卫星集群系统姿态对抗一致性控制

小型卫星集群协同控制是当前空间技术发展的热点之一, 卫星集群控制可归结为多智能体控制问题。面向卫星集群系统的分组姿态控制, 引入一致性以及对抗一致性问题, 提出了卫星系统姿态对抗一致性控制方法。卫星组网系统姿态对抗一致性控制目标是使卫星分组达到姿态对称的状态。以无向图描述姿态对抗卫星集群的通讯拓扑结构, 利用修正型罗德里格斯参数方法描述卫星刚体运动姿态, 设计了一种基于多智能体协同控制理论的三维空间卫星集群姿态对抗一致性控制律, 并采用Lyapunov稳定性理论证明了其稳定性。最后, 通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于视觉的飞机自主着陆导航

提出一种基于视觉的飞机自主着陆导航信息提取新方法。它克服了国外方法中利用点对应关系而难于提取特征点的问题,只需对两条跑道边线和一条着陆阈值线进行检测,这些线具有明显的可视性和直线性。由此可直接算出飞机的姿态向量,若跑道的宽度已知,还可以算出飞机的位置矢量。依据成像的几何原理,文中对算法进行了完整的推导,通过对飞机着陆过程中实际采集的跑道图像序列进行处理和实验,表明基于视觉的飞机自主着陆导航信息提取与转换是可行的。     

X射线源/地心矢量观测的卫星自主导航应用

针对X射线探测器的卫星自主导航应用,提出基于X射线源/地心矢量观测的航天器自主天文导航方法。研究了X射线源/地心矢量自主导航原理并给出自主导航系统方案。通过X射线源和地心矢量提取,合成了X射线星光角距和星光仰角观测模型。对X射线源矢量方位观测误差和地心矢量方位观测误差引起的系统观测量残差进行了理论分析,并将其建模为缓变量。建立了卫星运动状态方程模型,并将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法应用于自主导航过程中,针对观测量周期与导航周期异步的情况给出了导航解算方案。近地圆轨道卫星的自主导航仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于星敏感器的星座自主导航融合技术研究

为解决单纯基于星间观测的星座自主导航系统的基准秩亏问题,利用星敏感器间接敏感地平的导航方法提出了一种基于星敏感器的星座自主导航信息融合技术。该技术可以有效地将星光折射和星间观测两种方法结合起来,利用星光折射提供星座中成员卫星的绝对位置信息,给出星座的空间基准,再利用星间相对观测,约束星座的几何结构,提高星座的整体的导航精度。     

惯导系统陀螺漂移的ESO估计算法

为满足舰艇航行的高精度导航要求,提高惯导系统陀螺漂移估计精度,设计了基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的惯导系统陀螺漂移估计算法。首先引入了惯导系统水平姿态角的ESO估计算法;其次基于惯导系统姿态控制方程,研究并推导了陀螺漂移的ESO估计算法,给出了估计误差的量化分析结论;最后对算法进行了仿真验证。结果表明,基于ESO的陀螺漂移估计方法可在短时间内快速、无超调、高精度地估计出陀螺漂移,当ΔAx=ΔAy=10^-5g时,估计的稳态误差约为10^-4(°)/h,提高了惯导系统后续导航精度。     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF, STSRUKF)导航方法。该方法中利用星敏感器和光学导航相机设计出导航方案,并通过转换方程将间接量测量转换为观测量。针对平方根UKF（square-root UKF, SRUKF）在高阶系统中因为sigma点的零权值系数是负的或者数值计算误差太大时而可能造成滤波器发散问题,采用一种改良的平方根分解方法,改善了滤波器的稳定性。同时,基于强跟踪滤波器理论（strong tracking filters, STF）,引入多重自适应衰减因子调节协方差矩阵,使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性,改善了滤波器的估计精度。将该方法应用于卫星自主导航系统中,实验仿真结果表明,相对于平方根UKF和STF,该方法不仅保证了系统的可靠性,还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。     

高精度自主导航系统重构方案研究与实现

提出了卫星信号丢失情况下在已知环境中高精度自主导航系统的重构方案与具体实现方法。在通常情况下自主导航系统采取INS/GPS基本组合方法,在GPS信号无效时,采用基于模糊规则的系统自主切换方法实施备用导航方案。设计了源于即时定位与制图在线制图思想的地图匹配辅助高精度自主导航实现方案,详细论述了自主导航系统重构方法和算法设计。通过实测数据,针对此方案在GPS信号不同覆盖情况下进行了计算机仿真,给出改进方案与传统方法的实际路试对比结果,具有实际工程意义。     

基于信息融合的自主天文导航方法

直接敏感地平和间接敏感地平是典型的两种自主天文导航方法,直接敏感地平简单可靠,但是由于地球敏感器精度较低,因此导航精度不高|利用星光折射的间接敏感地平精度较高,但是折射星数量有限并且观测时段较短。针对上述两种方法的缺点,提出一种基于信息融合的自主天文导航方法。当观测不到折射星时引入新信息,弥补间接敏感地平自主导航的不足。通过对多种导航模式进行数值仿真与分析,验证所设计方法提高了系统的导航精度和可靠性。