对偶四元数导航算法的改进及仿真研究

针对对偶四元数导航算法计算量大,且没有对应的初始对准算法,研究了算法化简和初始对准问题。考虑速度和位置的求取运算复杂,通过研究对偶四元数代数,获取速度和位置矢量的简化算法。仿真表明,简化算法与原始算法具有相同的导航精度,而计算量显著下降。通过对偶四元数导航所需初始条件的研究分析,提出了对偶四元数导航基于传统捷联对准算法的初始对准方案。仿真显示,对准完成后导航解算300 s位置误差仅为1.5 m,证明此对准方案是可行的。简化算法的推导过程,揭示了对偶四元数导航物理本质,可为相关领域研究提供理论参考。     

一种四元数更新算法的推导及仿真研究

在捷联惯导系统中，可以四元数表示姿态矩阵，而姿态矩阵的计算是捷联惯导系统的关键问题之一，本文引入四元数三阶泰勒展开递推式作为四元数的更新算法，着重进行了公式的推导。并对某陆地捷联惯导系统的实际测量数据进行了仿真，仿真结果表明该算法的有效性。     

基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法

针对近距离编队飞行中位姿估计问题,提出了一种新的点到区域匹配航天器间视觉相对位姿估计算法。给定主星表面上的点集及与之匹配的从星摄像机像平面图像凸区域,结合对偶四元数及凸优化数学工具,充分利用对偶四元数描述坐标系变换的简洁性,建立了对偶四元数凸优化位姿估计模型,估计出主星与从星之间的相对位姿参数。该算法不仅利用对偶四元数较传统四元数描述坐标系变换的优势,而且采用凸优化方法可大大降低传统位姿估计方法中需要精确的点到点匹配的要求。仿真结果证明,该算法能满足近距离编队相对位姿估计精度要求,具有较好的鲁棒性,对目前航天任务中航天器间视觉相对位姿估计具有重要参考价值。     

用于大机动飞行仿真的四元数改进算法

传统的四元数和欧拉角之间的转换只在[-90o,90o]之间取值,且仅是对体轴系下的姿态角进行处理,并没有考虑与航迹轴相关的航迹角的转换问题,这样在大机动飞行仿真中不仅会使飞机方程的解出现奇异,且不能正确表示飞机的姿态。提出了一种新的改进算法,使用该算法,不仅能够实现全角度的四元数与欧拉角之间的转换,也对航迹角的解算进行了相应的处理,使仿真结果与姿态角和航迹角的定义及定义域吻合,能够正确描述飞机的飞行状态。经过对多种大机动飞行动作的仿真,验证了本方法是正确、实用的。     

基于四元数反馈的卫星姿态控制系统仿真模型建立

建立了完整卫星姿态控制系统仿真模型,在该模型中嵌入反作用轮和敏感器模型,使其能从部件级较真实地模拟卫星姿态控制系统.应用误差四元数反馈设计控制律,使控制器具备抗奇点性能,并证明了系统的渐进稳定性.实时仿真实验结果表明:所建立的仿真模型能较真实地反映卫星姿态控制系统的实时控制性能.     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

基于四元数理论的时延估计方法

针对同一信号到达两个传感器的时延问题,首先提出用两路传感器将接收到的信号构造一个四元数信号模型;接着,构造该四元数模型的自相关函数;之后,构造该四元数模型自相关函数的Toeplitz矩阵,并对其进行分析,提出估计时延的核心思想。最后利用四元数矩阵右特征值分解方法,构造基于四元数的噪声子空间,并在已知信号频率参量的基础上,用四元数MUSIC方法估计出两个传感器接收到的时延。仿真实验证明了方法的有效性。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator,USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题,提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler un-scented Kalman filter,DEUKF)算法.通过正、反欧拉角相互切...     

基于四元数的导弹反步控制及全方位算法应用

针对传统四元数适应范围小,分析误差困难问题,基于误差四元数的概念深入研究了姿态误差形式和姿态角和四元数全方位转换问题,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法。该算法实现了姿态角和四元数的-1800到1800全空间转换,并且具有抗扰动的能力,同时将四元数与非线性反步(backstepping)方法结合,进行了导弹姿态控制。仿真表明了全角度算法的正确性,以及基于文中的四元数姿态误差方程可有效进行导弹全方位姿态控制。     

对基于四元数的飞机本体运动模型的改进

现有的基于四元数的飞机本体运动方程没有完全消除欧拉角。本文推导了气流坐标系与机体坐标系的转换关系,尤其考虑了俯仰角为±90°时的情况。得到了以向量式表示的、完全消除欧拉角的飞机本体运动数学模型。该模型便于面向对象程序实现,并用于大姿态角飞行仿真。     

基于磁力仪的惯导姿态校正系统设计与仿真

惯性导航系统姿态误差主要是陀螺漂移引起的累积误差,特别是低价位的系统,其误差随时间快速增长.而地磁传感器与加速度计组合可用于计算载体姿态,在载体稳定状态时能达到高精度,且没有累积误差.因为地磁-加速度计姿态系统的有效性取决于载体状态,设计一个模糊专家系统确定载体当前状态,在不同状态下选择不同的姿态传感器,并用Kalman滤波来优化载体姿态并控制估计误差.仿真结果显示,该算法可有效消除惯导姿态随时间增长的累积误差.     

基于模型参考滑模控制的飞行器姿态控制

研究了空间飞行器大角度机动飞行的变结构姿态控制.采用参考模型的方法设计滑模控制律,首先应用误差四元数来描述参考模型姿态运动,设计符合姿态控制要求的参考模型控制量.在此基础上,应用滑模变结构控制理论设计系统控制量,能使得系统状态跟踪参考模型又能快速趋近滑动面,有效缩短了变结构控制系统中趋近过程,从而提高了变结构控制律的品质.数字仿真结果表明了该控制算法的有效性.     

基于MEMS惯性器件的微型船用组合测姿系统设计

首先构造了基于Kalman滤波的MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计的姿态测量系统,在证明船舶机动运动产生的干扰加速度会引起Kalman滤波发散的基础上,构造了径向基函数神经网络姿态系统以克服干扰加速度的这种不利影响,并提出了基于神经网络与kalman滤波的组合姿态测量系统的设计方案,对设计的组合姿态测量系统进行了仿真试验.试验结果表明,组合姿态测量系统即使在干扰加速度存在的情况下也可以完成船舶姿态的实时准确估计,可满足船用设备中低精度姿态测量系统使用要求.     

基于UKF神经网络的姿态测量信息融合算法

针对融合系统建模误差、噪声统计特性不精确性和环境的动态变化性致使传统联合滤波过程中融合权值难以确定,引入人工智能中的神经网络,提出了基于神经网络的多信息自适应智能估计融合算法研究;利用神经网络的自适应能力对状态估计融合结果进行实时辅助补偿和修正,将非线性最优估计与神经网络技术相结合,重点研究了基于UKF的神经元融合权重在线自适应学习算法,以便在缺少准确局部子滤波器协方差信息情况下,仍能使全局估计融合结果最优,从理论上证明了UKF学习算法优于传统EKF学习方法,并以卫星多姿态测量信息融合定姿系统为例,给出了计算实例和结论分析,表明了所提出的模型与算法在实际应用中的有效性。

Abstract：

The fusion weight of traditional Federal Kalman Filter is difficult to be determined because of the fusion system modeling error,the inaccuracy of noise statistic characteristics as well as the dynamic variability in the fusion filtering process.In order to solve this problem,a self-adaptive fusion estimation algorithm for multi-information measurement based on neural networks was presented,which used the self-adaptive ability of neural networks to make real-time compensation and amendment for the state fusion estimation results.Combining a nonlinear optimal estimation with neural network,an online adaptive training algorithm for the weights of neuron based on Unscented Kalman filter （UKF） was researched,which could still realize the optimal fusion for the global estimation even if the accurate covariance information of each local sub-filter were absent.The performances of UKF training algorithm and the traditional EKF algorithm were analyzed and compared,and moreover taking the multi-information fusion system for satellite attitude determination as the experimental example,the simulation calculation and analysis were advanced,which show that the presented models and algorithms are effective in the actual application.     

全角度姿态角解算方法研究与仿真

针对传统四元数法在求解捷联惯性导航姿态角受限的问题,提出了一种基于欧拉角在转动过程中的变化特性的新的计算方法.该方法利用四元数到欧拉角转换的特点,并结合三轴姿态角在不同区间的变化特点,进而作出准确的区间转移的判断,最后实现全角度范围变化条件下姿态角的转换计算.仿真结果表明,该方法可以很好的应用于大机动飞行条件下.     

基于星敏感器的卫星姿态确定方法研究

介绍了基于星敏感器的卫星姿态确定算法,包括静态确定性算法和动态状态估计方法。从理论上推导了静态算法的TRIAD方法、Euler-q方法、QUEST方法以及SVD和FORM方法;对比分析了几种常见的动态估计方法,它们是EKF方法、UKF方法、预测卡尔曼滤波;并讨论了一些最新的方法,例如粒子滤波等。最后进行了仿真分析,并给出了一些有用的结论。     

小天体撞击的自主光学导航方法

针对小天体撞击任务中撞击器高精度导航的要求,在撞击器相对目标天体的位置和速度矢量夹角很小的任务条件下,研究了一种基于B平面坐标系的自主光学导航算法.该算法以目标天体图像中心点像素值为观测量,将撞击器位置和姿态欧拉角作为状态变量,设计了卡尔曼滤波器,对B平面内位置分量和相应姿态分量进行了高精度估计.蒙特卡洛数学仿真结果表明,该自主光学导航算法具有较高的精度和较强的稳定性.