导航星座长期自主定轨半物理仿真系统研究

进行导航星座长期自主定轨物理实验研究不仅难度大,周期长,而且成本昂贵.为更好的评估基于星间定向观测信息的导航星座长期自主定轨方案,利用星模拟器及星敏感器设计了基于星间定向观测信总的导航星座长期自主定轨半物理仿真系统.与单纯数值仿真相比,更为准确和可靠地模拟了星间定向观测信息及其误差特性,可以对基于星间定向观测信息的导航星座长期自主定轨方案进行更加真实有效的评估.最后利用本系统对基于传统EKF滤波算法的导航星座长期自主定轨方案进行了仿真验证.     

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。     

基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究

直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,其导航精度主要取决于地球敏感器精度,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限且观测时段较短,所以不能连续、长时间地提供观测信息.因此提出一种在直接敏感地平与间接敏感地平相结合自主导航方法基础上,分析当间接敏感地平观测不到折射星时,引入三轴磁强计观测信息作为新息,提出基于多敏感器信息融合的自主导航原理及滤波算法,通过对三种导航方法进行数值仿真及其结果的分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用.     

组合大视场星敏感器星光折射卫星自主导航方法及仿真

通过分析影响星光折射法卫星自主导航精度的因素，给出一种高精度自主导航的新方法。即利用组合大视场星敏感器，同时观测整个地球边缘的三颗恒星，通过卫星、地球、恒星方向之间的位置关系及给出的星光大气折射模型，精确确定地心方位，实现高精度自主导航。结合推广的卡尔曼滤波算法，建立了该方法的仿真模型，以某地球同步卫星为背景，利用模拟数据进行了系统仿真。仿真结果表明，该新方法具有较高的导航精度。     

基于星敏感器/红外地平仪的自主导航算法研究

星敏感器和红外地平仪直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,但其导航精度主要取决于红外地平仪,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器现测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限,故不能连续提供观测信息.因此提出了一种将直接敏感地平和间接敏感地平相结合的信息融合自主导航方法,对两种导航模式的原理和观测方程进行了详细分析和推导.采用自适应扩展卡尔曼联合滤波算法进行数值仿真.通过对数值仿真结果分析,证实该方法既提高了系统导航精度,又增强了系统可靠性.     

基于星敏感器的星光折射卫星自主导航方法研究

研究了基于星光折射量测进行自主确定卫星姿态及轨道的方法。这种导航方案利用高精度的CCD星敏感器,结合星光穿越大气的较精确的数学模型,来间接敏感地平,从而实现对卫星的精确定位和定姿。为了说明所提导航方案的有效性,采用推广卡尔曼滤波算法,结合模拟的测量数据对自主定轨进行了仿真。仿真结果表明,定轨精度优于100m。还分析比较了采样周期、星敏感器精度、恒星数目等因素对定轨精度的影响。总结了其变化规律,可用于提高卫星自主定轨精度。     

基于小波-UKF的自主光学导航方法研究

利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,进行了自主光学导航方案的设计.利用小波分析对观测信息进行预处理,滤除了它所包含的高频噪声,为UKF（Unscented Kalman Filter）滤波过程提了更为平稳的观测信息,并与UKF滤波进行比较,通过仿真验证了该算法的优越性.     

中远程导弹惯性/星光组合导航关键技术及研究现状

惯性/星光组合导航技术具有全程自主可控和误差不随时间积累等特点,是中远程导弹自主导航领域研究的热点和难点问题,国内外研究众多,对此研究具有重要的理论意义和工程应用价值.针对惯性/星光的研究现状,本文对现有惯性/星光组合导航的技术原理进行了详细分析,对涉及到的大视场星敏感器技术、星图匹配技术、星光折射及连续修正等关键技术及研究现状进行了分析总结,并对惯性/星光在中远程导弹上应用的发展趋势和前景进行了展望.     

SR-UPF在探测器自主光学导航中的应用研究(英文)

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置.在此基础上针对导航系统状态方程和观测方程的非线性问题,提出了SR-UPF(Square-Root Unscented Particle Filter)算法,该方法将平方根UKF滤波和粒子滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性.通过数学仿真表明改进的算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高.     

一种基于小波-UPF的探测器自主光学导航方法

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置.并利用小波分析对观测信息进行了预处理,滤除了它所包含的高频噪声,然后再进行小波重构得到平稳的观测信息,在此基础上进行UPF(unscented particle filter)滤波计算,以更好地降低重要性权值的方差,由此实时确定了探测器的轨道.该方法将小波分析和UPF滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性.通过数学仿真表明,改进的算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高.     

Q-Learning-Based Target Selection for Bearings-Only Autonomous Navigation

This paper presents a Q-learning-based target selection algorithm for spacecraft autonomous navigation using bearing observations of known visible targets. For the considered navigation system,the position and velocity of the spacecraft are estimated using an extended Kalman filter(EKF) with the measurements of inter-satellite line-of-sight(LOS) vectors obtained via an onboard star camera.This paper focuses on the selection of the appropriate target at each observation period for the star camera adaptively, such that the performance of the EKF is enhanced. To derive an effective algorithm,a Q-function is designed to select a proper observation region, while a U-function is introduced to rank the targets in the selected region. Both the Q-function and the U-function are constructed based on the sequence of innovations obtained from the EKF. The efficiency of the Q-learning-based target selection algorithm is illustrated via numerical simulations, which show that the presented algorithm outperforms the traditional target selection strategy based on a Cramer-Rao bound(CRB) in the case that the prior knowledge about the target location is inaccurate.     

基于UD-EKF自主光学导航方法仿真

通过对深空探测器绕飞段自主轨道确定方法的研究,提出利用星敏感器及光学导航相机,通过对小行星附近多颗小天体夹角的测量并存储,同时结合几何关系,来实时确定飞行器轨道状态的一种基于UD分解的扩展卡尔曼滤波的光学自主导航的方案,并给出其UD分解构造算法;通过仿真验证了该方案可行性。     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。