基于陀螺星光加激光交会雷达的相对姿态确定

针对编队飞行中从飞行器与主飞行器的相对姿态确定问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对姿态确定方法. 采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数避免奇异点. 姿态敏感器采用陀螺 星敏感器 激光交会雷达的配置模式,并且结合相对姿态动力学方程得到相对姿态确定的状态方程,建立起相对姿态确定的EKF模型. 仿真实例表明,EKF状态能在最慢300 s内收敛,MRPs的估计误差在10-5范围以内,该方法正确有效.     

基于EKF的航天器相对定姿算法研究

航天器交会对接是载人航天工程的一项关键技术,而航天器相对定姿又是在交会对接中首要解决的关键问题。通常用交会对接航天器体坐标系间各对应坐标间的夹角来表示相对姿态,这样相对定姿的任务就是要确定两交会对接航天器体坐标系间的旋转矩阵。采用无相对测量的航天器相对定姿态方法,基于围绕系统最优估计状态线性化的扩展卡尔曼滤波(EKF)滤波技术,以乘性误差四元数为状态量,设计了陀螺仪/星敏感组合的航天器相对定姿算法,并进行数字仿真验证该算法的可行性。仿真表明乘性误差四元数有效解决了协方差阵为零的问题,EKF技术大大提高了滤波精度。所设计的算法为航天器的相对定姿提供了一定的理论依据。     

卫星姿态确定的分布式非线性滤波方法

针对轻型星敏感器、微机电系统(MEMS)陀螺、太阳敏感器和磁强计构成的轻型化卫星姿态确定系统,设计了一种分布式非线性融合滤波结构,提出一种快速采样点姿态估计算法,仅需4个采样点,即可实现完整的姿态及陀螺漂移估计,精度不低于常规采样点滤波,而运算量显著降低,与扩展Kalman滤波(EKF)算法相当。综合考虑器件特点,采用方差插值,融合子滤波器的相关信息,实现异类传感器的优势互补,从而获得高精度、高实时性、持续稳健的姿态及速率估计。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

采样Kalman滤波器在天文卫星定姿滤波中的应用

扩展Kalman滤波器(EKF)广泛地应用于卫星定姿问题,但它设计困难,且有发散性问题。该文应用一种采样变换(unscentedtransform,UT)设计了新的姿态确定滤波器UKF(unscentedKalmanfilter)。仿真对比结果表明,UKF滤波器定姿精度好于0.003°。其收敛速度大大高于EKF滤波器。而状态估计精度与EKF相当,方差估计优于EKF,且数值稳定性好。因此该滤波器可用于卫星快速机动过程的定姿。     

SINS/CCD系统四元数中心差分姿态估计算法

针对载体捷联惯性导航系统(SINS)姿态确定中乘性四元数扩展卡尔曼滤波在大初始失准角情形下收敛速度慢及计算精度较低的问题,提出了捷联惯导与星敏感器组合系统姿态估计模型的单位四元数二阶中心差分算法.在推导系统姿态四元数非线性误差模型及其变量计算基础上,利用拉格朗日代价函数法计算四元数加权均值和四元数状态向量,以及非四元数向量分离策略计算估计均值及其方差矩阵,实施中心差分最优姿态估计计算达到提高算法计算精度和降低系统计算量的目的.仿真验证表明:在载体大初始失准角情形下,该算法相比于乘性扩展卡尔曼算法和四元数无迹卡尔曼算法,滤波精度得到提高,算法收敛速度相比于乘性扩展卡尔曼算法有所改善.     

用于无陀螺卫星姿态确定的预测UKF算法

为了降低卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差对无陀螺卫星姿态确定的影响,提出了一种预测无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用预测滤波中的泰勒级数展开方法对未知的卫星姿态动力学模型误差进行估计,然后将其带入UKF中实现无陀螺卫星姿态确定。用三维偏差四元数代替四元数作为状态变量,避免了估计过程四元数单位约束性被破坏的现象。仿真结果表明,当较大的卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差同时存在时,该算法仍能精确地实现卫星姿态确定。     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

自举滤波器在非线性目标跟踪系统中的应用

为了解决目标跟踪领域中非线性、非高斯系统问题,研究了贝叶斯滤波算法及其一种实现方法,即自举滤波算法(BSF),并在滤波精度、运算量等方面与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行比较分析.最后基于一个典型的非线性模型对BSF和EKF进行了仿真比较.仿真结果表明,自举滤波算法的性能优于扩展卡尔曼滤波算法的性能.     

TRP激光陀螺温度控制系统的参数辨识

针对全反射棱镜式激光陀螺腔长控制系统的特殊性及其模型参数辨识的必要性，给出TRP激光陀螺温度控制系统的数学模型，并基于最小二乘法从理论上分析推导出3种新型参数辨识法：直接辨识算法、辅助变量法和递推算法。指出3种参数辨识法各自的优缺点及适用场合，并用具体实例证明了该辨识算法的正确性和实用性。     

一种基于星敏感器的自主导航方法

由于惯性器件存在漂移,很难进一步提高采用惯性设备提供水平基准来实现星敏感器自主导航精度;而由于大气模型不精确,很难进一步提高利用星光折射来实现星敏感器自主导航的精度。为此,本文提出根据星敏感器的识别结果以及激光水平测量部件分别测量星敏感器的两个像平面轴来实现星敏感器自主导航。外场实验结果表明:采用本文的方法来实现星敏感器自主导航不仅能为载体提供角秒级精度的三轴姿态,而且能为载体提供角秒级的载体经度和纬度,所以该系统为载体提供了高精度的导航信息。     

基于陆标敏感器对星敏感器在轨标定算法研究

基于陆标敏感器,针对星敏感器系统常值误差进行了在轨标定算法研究.利用陆标敏感器经图像匹配识别得到一系列特征点坐标,与基准图像相应特征点坐标经过比较,将最小二乘最优估计值作为量测,应用卡尔曼滤波算法,设计了星敏感器在轨标定模型,并进行了数学仿真,仿真结果表明该算法可以在轨准确标定出星敏感器系统常值误差.     

基于陀螺仪误差后验补偿的捷联惯导圆锥效应补偿算法

捷联惯导圆锥效应补偿计算通常基于输出补偿后的陀螺仪角增量,陀螺仪误差补偿速率必须与陀螺仪输出的采样速率相同,相应地增加了导航计算机的吞吐量,为此提出了一种后验补偿方法.首先利用未进行误差补偿的陀螺仪角增量输出计算圆锥补偿项,然后在姿态更新中对由于陀螺仪误差未补偿造成的圆锥补偿误差进行补偿.仿真实验证明,在相同圆锥效应补偿更新速率下,后验补偿算法计算的圆锥效应补偿精度与先验算法相当,但计算量显著降低.     

网络优化算法的实现与比较

以实际“物流决策支持系统”项目为背景,讨论了网络的邻接矩阵、关联矩阵、邻接表、弧表、星型表示法等计算机存储表示在处理实际问题时的优缺点,选用邻接矩阵、邻接表表示法设计实现了最短路算法和最大流算法,通过分析、测试Ford-Fulkerson算法、最大容量增广路算法、Dinic算法、最高标号预流推进算法等,给出了各算法的不同实现方法对实际问题的适应性及在运行效率上的差别。     

面向视频测量机器人高噪声小视场星图的星点提取

星图识别提取是自动天文测量数据处理的关键环节．针对视频测量机器人拍摄的小视场星图具有高噪声的特性,提出了利用基于合理阈值分割的连通算法来处理此类星图;分析了4种不同星图的图形特征,对比了常见的星点提取算法对真实星图的识别效果;在定性定量分析的基础上,通过验证,得到了阈值分割下的连通算法要优于边缘检测和聚类算法的结论,并获得理想的星点提取效果．真实星空半仿真星图的室内试验表明:利用该算法可以准确可靠地计算恒星质心坐标,其水平和垂直方向均方根误差（RMSE）分别为0.025和0.021像素,可满足高精度的天文测量需求．      

Brightness Independent 4-Star Matching Algorithm for Lost-in-Space 3-Axis Attitude Acquisition

Introduction Star referencing gives the highest accuracy for space- craft attitude determination. Such instruments are known as star trackers or star sensors[1]. The fourth generation star trackers, charge-coupled device (CCD)- based autonomous star track…     

抗野值自适应Kalman滤波及其在陀螺信号处理中的应用

针对陀螺漂移信号中野值的不良影响，从简化的自适应Kalman滤波算法出发，设计了抗野值的自适应Kalman滤波方法．通过在某型号高精度寻北仪上的试验验证，用该方法处理后所得方差为9．0809”，而常规Kalman算法所得方差为17．6919”，计算结果有所提高．试验证明，采用该方法不仅能够有效提高寻北仪的寻北精度，而且对系统的量测噪声不敏感。     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

基于S-NARF算法的点云图像特征提取与描述

 针对NARF算法运算速度较慢和提取图像边界特征的局限性问题,提出了一种在以SIFT关键点为原点的局部坐标系下估算3D NARF特征描述符的算法.首先对点云图像进行特征检测,基于DoG3D算子提取3D SIFT关键点.然后对特征进行描述,以SIFT关键点为原点,在相应的深度图像中建立局部坐标系,并在该坐标系下,依据图像分辨率建立斑块,设计一种等角度间距的星状射线.用射线穿过的单元计算描述符向量各元素的值,构成特定维描述符.最后采用RGB-D传感器获取环境点云数据进行实验.结果表明,改进算法提高了运算速度,所提取的特征更具一般性,并且基本不改变描述符的典型性和独特性.