基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

制导工具系统误差估计的新方法

把制导工具系统误差与外弹道测量的系统误差一并考虑 ,建立了一个能同时估计制导工具系统误差和外弹道测量系统误差的数学模型 ;对环境函数的精确计算、制导工具系统误差模型对制导工具系统误差系数估计精度的影响进行了深入研究 ;最后用非线性回归模型的参数估计理论给出了制导工具系统误差系数与外弹道测量系统误差的估计及估计的精度评定 .     

联合定轨非线性模型估值的偏差修正算法

从理论上推导了联合定轨非线性参数回归模型估值的偏差与均方误差的表示方法,提出了一种基于迭代算法的参数估值的偏差修正方法。通过对联合定轨非线性半参数回归模型结构的分析,建立了参数估值的偏差与方差的近似表示公式,并设计了非线性半参数联合定轨模型估值的偏差修正算法。理论分析和仿真计算结果表明,联合定轨非线性回归模型估值偏差修正方法能够进一步改善卫星联合定轨精度,从实际应用角度验证了偏差修正方法的合理性和可行性。     

基于星敏感器/陀螺组合定姿建模及精度仿真

首先讨论了卫星姿态确定原理的建模问题,针对星敏感器/陀螺组合配置的定姿系统,详细分析了动态滤波算法原理,推导了星敏感器观测矩阵及误差四元数状态方程,进而建立了使用Kalman滤波方法进行姿态确定的整个过程;并基于该滤波算法,讨论了姿态确定系统的最终定姿精度的分析与综合评估问题,从理论分析和仿真验证两方面确定了影响姿态确定精度的主成分误差因素,定量描述了误差因素的影响范围,并针对实际工程指标完成了主成分因素的边界条件,为姿态测量方案的设计提供了理论支撑.     

基于MEKF的卫星姿态确定精度影响因素分析

乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter, MEKF)方法是卫星姿态确定中最为成熟有效的方法之一。针对该姿态确定方法,采用EKF随机稳定性分析理论,定性地分析了MEKF姿态确定精度的影响因素及其影响情况,重点分析了星敏感器采样频率、卫星姿态角速度的大小、初始误差、滤波参数选取等因素对MEKF姿态确定精度的影响,并通过仿真实验验证了上述分析的合理性。上述研究不仅能够加深人们在理论上对MEKF姿态确定方法的认识,也能够为工程上利用MEKF进行姿态确定提供参考。     

雷达测距数据不匹配系统误差的测速诊断

对于连续波雷达系统跟踪远程导弹、卫星等飞行器的数据处理问题,本文提出了利用测速数据对测距数据的系统误差进行诊断及修正的方法。在冗余信息较少的情况下,可用此方法修正不匹配误差,以提高定轨精度;同时说明了该方法可用于雷达测量丢失少量数据的情况下,识别测距数据是否发生跳变的问题。仿真与实测数据处理结果表明,该方法计算简单,精度较高,实用性好。     

天基空间目标监视与跟踪系统轨道确定技术研究

针对天基空间目标监视系统的工作模式,研究了空间目标的可观测性问题,并讨论了Laplace初轨确定方法在该系统中的局限性,提出了一种新的空间目标初轨确定方法——遍历切割平面法．在此基础上研究了天基空间目标监视系统的精密轨道改进算法,尤其针对动力学模型不精确的非合作目标,利用半参数模型的估计理论,提出了抗差补偿动力学模型定轨算法．实验结果表明,单星遍历切割平面法能快速准确地为轨道改进提供历元初值,该初值精度完全可以达到精密轨道改进的收敛要求。同时抗差动力学模型补偿定轨算法能有效抑制模型误差的影响,显著提高轨道确定精度．     

基于小波变换的轨道摄动时间序列建模及仿真

卫星摄动分析是卫星定轨的关键。卫星摄动变化规律复杂,直接影响定轨精度和计算效率。在摄动力分类和轨道摄动偏差统计分析的基础上,给出了一种基于小波变换的卫星轨道摄动时间序列分析建模方法。研究了基于小波变换的卫星轨道摄动偏差特征提取方法,能够对轨道摄动偏差做出很好的预测和噪声平滑;采用时间序列分析方法,构造了摄动偏差残差的统计模型;建立了基于卫星轨道摄动偏差残差AR（2）平稳时间序列表示的稀疏参数化卫星摄动的精确模型,达到对卫星轨道进行有效预测的目的。     

基于多源信息融合的飞行器高精度定位方法

导弹、卫星等飞行器的高精度定位问题,归结为多平台、多种类信息的融合处理.在多源信息融合处理中,各类信息加权的权值对融合结果的精度有重要影响.本文通过引入加权因子,研究了多源信息融合处理的加权与参数估计精度问题,得到了参数估计均方误差与权值的关系,证明了非线性模型的权值,不仅与测量误差的统计特性有关,还与模型的结构、样本量大小有关.计算结果表明,采用本文的加权方法,可显著提高导弹弹道参数估计精度.     

非标准多传感器信息融合下的状态融合估计

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响.针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型.此外对传感器问具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法.该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计.给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性.