空间飞行器特征提取与相对定姿研究进展

在人类探索太空的活动中，空间飞行器特征提取与相对定姿是一个非常重要的空间应用问题，相应的算法是迫切需要解决的核心问题.文中首先介绍了空间飞行器特征提取与相对定姿算法的国内外相关研究现状，分析了相关算法存在的不足.研究和探讨了数学形态学和双四元数理论及其成功应用.在此基础上，提出了基于数学形态学和多组双四元数的新算法.该算法克服了传统方法的不足，有效地将空间飞行器姿轨控信息应用到结构元素的动态重构与分解、多组双四元数方程的动态建立与解算中，尤其是把空间飞行器特征提取与相对定姿统一考虑的研究思路在解决同类空间应用问题中具有一定的参考价值.     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

基于对偶四元数的交会对接相对位姿测量算法

为了提高交会对接近距离段的相对位置姿态测量的实时性和准确性,提出了利用对偶四元数方法求解交会对接近距离段的相对位姿.该方法可以整体考虑追踪航天器坐标系和目标航天器坐标系间的相对旋转和平移,保持了刚体运动的完整性,克服了传统方法的缺陷.数值仿真验证了该方法的有效性.     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

EKF算法在机动模型中的应用研究

针对大多数情况下,对目标机动的先验知识了解很少,且目标在机动过程中受人为作用力的影响,很难用数学公式准确描述,只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题,因此假设了一种机动目标模型:初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段,在此过程中线速度大小口保持不变.利用扩展卡尔曼(extended kal-man filter,EKF)滤波算法进行定位跟踪,仿真结果表明,该假设模型既符合机动实际,又便于数学处理,并且滤波算法过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性.     

基于EKF的DR/激光测距组合导航算法研究

航位推算（Dead Reckoning,DR）是一种常用的导航定位技术,其推算过程是一个累加过程,传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

EKF算法在机动模型中的应用研究

针对大多数情况下,对目标机动的先验知识了解很少,且目标在机动过程中受人为作用力的影响,很难用数学公式准确描述,只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题,因此假设了一种机动目标模型:初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段,在此过程中线速度大小v保持不变。利用扩展卡尔曼(extended kalmanfilter,EKF)滤波算法进行定位跟踪,仿真结果表明,该假设模型既符合机动实际,又便于数学处理,并且滤波算法过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。     

基于四元数的带飞轮航天器的自适应姿态控制

由于各种环境因素的影响，航天器在运行过程中其动力学参数的准确值难以确定．姿态控制系统必须具有自适应性以适应参数的变化．文中针对飞轮控制航天器提出了一种基于四元数的自适应控制方法．与欧拉角比较，姿态运动的四元数表达的主要优点是数值计算过程中不存在奇异位置．这种控制方法在不需提供航天器参数的情况下可保证航天器跟踪期望的姿态变化以实现姿态机动．应用Lyapunov直接方法证明系统的渐近稳定性，并通过航天器姿态机动跟踪的数值仿真证实了这种控制方法的有效性．     

基于EKF的双Y移30°六相PMSM无速度传感器控制系统研究

介绍了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的双Y移30°六相永磁同步电动机(PMSM)无速度传感器控制方法.本系统建立了六相双Y移30°绕组永磁同步电动机的数学模型和状态空间方程.通过选取dq旋转坐标系下的定子电流、电机转速和转子位置作为状态变量,选取定子电压和电流作为输入、输出向量,构建了EKF观测器.在dq旋转坐标下采用扩展卡尔曼滤波器获得转速和转子位置,并利用TMS320F2812型DSP芯片实现全数字控制.该方法不需要对多相永磁电机的结构作任何改变,同时适用于凸极和隐极永磁同步电机,在很宽的速度变化范围内都有较高的位置估计精度.实验表明该方法使系统具有更加良好的控制性能.     

GPS姿态测量中四元数迭代算法的改进

为抑制实际观测中GPS姿态测量系统受环境影响而出现的较强的观测噪声,提出了一种在迭代过程中对噪声进行抑制的方法. 该方法利用改进后的布洛伊登法进行迭代运算,减小了基本算法的计算量. 该算法在强噪声的情况下能较精确地收敛到真值. 仿真结果表明,该方法对噪声的抑制效果较好,所得收敛结果的误差比传统方法小,且减少了时间消耗.     

基于星敏感器双矢量观测信息的卫星姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星,研究基于星敏感器双矢量观测信息的卫星高精度姿态确定算法。建立了姿态运动学模型、敏感器测量模型、QUEST算法模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)模型。对比分析了QUEST算法以及星敏感器与陀螺组合的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的定姿精度。通过数学仿真,表明基于星敏感器和陀螺的扩展卡尔曼滤波组合姿态确定算法具有更高的定姿精度。     

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．     

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。     

Micro-Satellite Attitude Determination Using GPS Carrier Phases

GPS is an attractive attitude sensor for micro-satellites due to small package and advantage for cost savings. However, the major difficulty in attitude determination for a micro-satellite is that baseline lengths are short (less than a meter) . Thus , to obtain precise accuracy of attitudes for a micro-satellite, the algorithm selection and error source calibration are important. In this paper, a technique based on the attitude cost function is proposed. To verify the method proposed, the experiments have been conducted. The results indicate that attitude errors are less than 1 deg.     

基于磁强计和MEMS陀螺的弹箭姿态探测系统

为解决弹道修正弹箭中捷联式姿态测量系统误差随时间不断积累的问题,设计了一种由二轴磁强计和MEMS陀螺构建的低成本弹体姿态磁-惯性测量系统,利用磁强计测量的地磁信息修正MEMS陀螺解算的姿态角误差. 在此基础上,提出了将两轴地磁信号解算滚转角融入陀螺解算的姿态优化算法,研制的原理样机在二轴转台上进行了测试. 有限的试验表明:在一定条件下,该测量系统可有效抑制陀螺漂移引起的姿态误差,能可靠地用于弹道修正弹箭的姿态测量.      

一种基于位置修正和卡尔曼滤波的姿态角推算算法

在动态载体如汽车、船舶或静态载体如桥梁,房屋的姿态推算中,使用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)进行载体测向比起使用惯性传感器成本较低,且随时间不会累积误差。针对在多天线基线解算时存在的接收机时钟不同步造成基线解算精度下降,以及载体运动过程中多径和周跳等造成的误差问题,本文提出了一种基于参考天线位置修正的扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法,根据载体移动速度和接收机之间的时钟差对每一历元载体参考天线位置矫正,提高基线解算的精度,从而提高姿态角精度。基线解算采用实时动态定位技术(real time kinematic,RTK),根据接收机给出的载波相位观测量,在参考天线和其他天线之间做双差建立观测方程,求解出基线向量。将得到的多组基线向量利用最小二乘法求解出姿态角。根据实际测试表明,该方法在基线长度不超过1.5米的情况下,静态航向角和俯仰角精度达到0.2°,低动态情况下航向角精度达到0.2°,俯仰角精度达到0.3°。     

基于多台GPS接收机的三维姿态确定与精度分析

根据一个模拟动态定位实例,采用多台GPS接收机动态定位,得到单历元定位结果,然后采用不同的天线组合解算姿态.结果显示,对于约5 m长宽的基线组合,获得的航向角精度约为0.05°,横滚角和纵摇角的精度约为0.2°;对于约10 m长宽的基线组合,航向角精度约为0.03°,横滚角和纵摇角的精度约为0.11°.可知,姿态角的精度与纵横向的基线长度有关.当基线长度相同时,航向角的精度高于横滚角和纵滚角.其中,航向角和纵滚角的精度主要与航向长度有关,而横滚角则与横向长度有关.基线越长,对应的姿态角的精度越高.