基于光照区太阳敏感器和陀螺辅助修正的微小卫星磁测技术

微小卫星经常用磁强计作为姿态测量的主要部件,磁强计的测量精度是影响微小卫星定姿性能的重要指标。为提高磁场估计精度,采用太阳敏感器和陀螺对磁强计误差进行辅助测量与修正,推导了磁强计误差估计方法,在光照区以太阳敏感器与陀螺输出作为俯仰滤波器观测量,估计出卫星俯仰角度和角速度。再采用最小二乘方法,利用滤波输出量对磁强计误差进行估计,估计的结果进入滤波器对磁场输出进行测量修正。仿真表明该方法简单易行,姿态角精度提高了1°左右,角速度精度最高提高了0.003(°)/s左右,并增强了卫星稳定性,有利于成像等任务的完成,有效提高了微小卫星导航系统性能。     

敏感器正常和故障模式下微小卫星的姿态确定方法

围绕某日-地空间环境组网探测系统中微小卫星定姿系统的设计需求,基于MEMS陀螺、小型CMOS太阳敏感器、微磁强计,研究了该微小卫星各敏感器正常工作模式以及敏感器故障模式下的系统建模和姿态确定方法。各敏感器正常工作模式下,用陀螺、太阳敏感器和磁强计进行组合定姿;陀螺故障时,用太阳敏感器和磁强计进行组合定姿;太阳敏感器故障时,用陀螺和磁强计进行组合定姿;陀螺/太阳敏感器同时故障时,用磁强计进行定姿。仿真结果表明,本文定姿方法的姿态确定精度满足该系统中微小卫星在轨运行时的定姿精度要求,为该微小卫星的半物理仿真系统的研究及其在轨运行时的姿态确定提供了依据。     

基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统实现

为满足长寿命卫星对高精度、高可靠、低功耗、轻重量的姿态测量系统的需求,构建了一种基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统。针对国产半球谐振陀螺和加速度计结构特点,建立了惯性器件配置结构,完成了系统的相关标定,开发了以四元数为基础的姿态算法,利用卡尔曼滤波技术,将惯性姿态测量系统与星敏感器进行组合,实现了工程样机设计。测试表明,在实验室环境下,静态姿态精度达到13.9″(峰值),动态姿态精度达到15.4″(峰值),所研制的工程样机的精度指标能够满足高精度卫星的使用要求。     

模糊神经网络预测在卫星姿态测量中的应用

以满足对地观测卫星测姿精度为目标,将由惯性基准、红外地平仪和太阳敏感器测姿过程视为典型的建模问题,讨论了基于自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS)的卫星姿态预测。仿真结果表明,ANFIS预测能够满足卫星姿态测量精度的要求,具有较强的容错性,同时该方法可将俯仰、横滚和偏航三个姿态分离建模,有利于提高卫星姿态测量的可靠性,为卫星姿态测量信息处理提供了一种新的方法。     

基于卫星跟踪和星敏感器的地月L2点星座自主导航（英文）

近年来在地月L2点构建自主导航星座用于深空探测已经成为研究热点。针对摄动引起的未知模型误差和量测异常造成单独使用卫星跟踪定轨性能较差的问题,提出了一种基于卫星跟踪和星敏感器组合的导航方案。在方案中融合了星间跟踪的距离、多普勒频移信息以及星敏感器测量的星座卫星与月球之间的角度信息,设计了一个联邦自适应平方根容积卡尔曼滤波器,利用自适应尺度矩阵对测量协方差进行改进,提高了异常测量下的定轨精度和鲁棒性。仿真结果表明,在异常测量下所提出的导航滤波方法的位置误差和速度误差,相比传统的联邦平方根容积卡尔曼滤波分别降低了68.85%和44.17%。     

卫星三轴姿态确定系统的光纤陀螺/星敏感器组合技术研究

为了满足卫星三轴姿态确定的精度要求，提出了基于状态估计法的星敏感器和光纤陀螺组合的方案，并设计了相应姿态确定算法。通过仿真证明：此方案能达到高精度卫星姿态确定系统的要求。     

XNAV/UVNAV/SINS组合导航在航天器轨道机动中的应用

针对X射线脉冲星导航在航天器轨道机动过程中精度不高甚至发散的问题,提出一种将X射线脉冲星导航结合惯性导航和紫外敏感器的组合导航方法。以航天器在惯性系中的位置、速度、姿态四元数和惯性导航设备误差作为系统状态变量,用X射线探测器测量X射线脉冲到达时间,用紫外敏感器测量中心天体质心相对于航天器的方向矢量和距离以及航天器在惯性系中的姿态四元数,用扩展卡尔曼滤波器估计组合导航系统状态。仿真结果验证了该组合导航方法的可行性,能够解决轨道机动中X射线脉冲星单独导航的误差过大(位置误差达107m)问题,且该组合导航具有较高的导航精度,在轨道机动前、机动中和机动后导航位置误差均在100 m以内。     

传递对准中测量延迟的补偿方法

采用“速度 姿态”匹配方式，提出了一种解决传递对准中主惯导数据测量延迟现象的方法。该方法将主惯导数据测量延迟时间扩展为卡尔曼滤波器的一个状态变量，并同时考虑了测量延迟时间对速度和姿态测量量的影响。在主惯导数据存在测量延迟的情况下，推导了速度、姿态测量方程，最后对提出的方法进行了仿真。仿真结果表明，该方法可以加快滤波器的收敛速度，提高传递对准的对准精度。     

利用磁强计及微机械加速度计和陀螺的姿态估计扩展卡尔曼滤波器

提出了一种用于惯性测量组合(IMU)姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。此滤波器的状态转移阵利用基于四元数的等效旋转矢量来计算姿态。等效旋转矢量法可以避免欧拉角的奇异问题，并能有效抑制不可交换误差。测量四元数是利用高斯-牛顿迭代法解算以加速度计和磁强计输出数据为变量的方程组得出的。用从实际IMU采集的数据对滤波器进行测试，并比较了带有滤波器和没有滤波器的结果。     

INS/ESGM组合系统导航数据处理技术研究

本文建立了INS和ESGM的误差方程,在此基础上,实现了INS/ESGM组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计.仿真试验表明,本文所设计的滤波器实际可行,利用该滤波器INS/ESGM组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息.     

基于磁/惯性传感器旋转弹体定姿的Kalman滤波器设计

微惯性传感器精度较低,其漂移会引起很大的姿态误差,不能提供长时间稳定姿态;磁传感器组合的姿态角误差不随时间累积但姿态角更新速度慢。针对这一问题提出了利用磁/惯性传感器构建低成本姿态探测系统的方案,设计了Kalman滤波器融合二者信息——以磁传感器解算的姿态角和等效旋转矢量法解算的姿态角之差作为观测量,以惯性传感器的漂移和姿态误差角作为状态变量,整个解算过程无需使用地磁场强度。仿真结果表明了该算法的有效性,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量。     

基于星敏感器的星载惯性基准误差的实时估计与补偿

本文对利用星敏感器修正星载惯性基准误差的方案进行了分析并给出了仿真结果。星敏感器能够提供姿态误差观测值,以卡尔曼滤波为基础,利用这些观测值可以在线估计并补偿陀螺仪的漂移误差,从而达到保证惯性基准精度的目的。     

基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

基于鲁棒滤波的无人机着陆相对导航方法

针对无人机在移动平台上进行起降时的相对导航问题,提出了一种基于鲁棒高阶容积滤波的惯导/视觉相对导航方法。建立了相对导航系统模型,基于无人机与移动平台之间的相对运动给出了系统的相对惯导方程,并针对系统中传感器的量测特性给出了导航敏感器的测量方程。针对相对导航系统非线性较强且量测噪声不符合高斯分布等问题,在高阶容积滤波的基础上,结合Huber-based量测更新方程,设计了鲁棒高阶容积滤波相对导航滤波器,该方法具有较高的估计精度,且对混合高斯噪声有鲁棒性。相对姿态采用四元数表示,为保证四元数的归一化,在设计相对导航滤波器时采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。仿真结果表明,该方法可以准确地给出无人机与移动平台之间的相对位置、速度和姿态信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波、Huber-Based滤波以及高阶容积卡尔曼滤波。     

采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

基于粒子滤波的微小卫星姿态确定算法

为了提高非线性卫星姿态控制系统的滤波性能,在建立了采用磁强计及太阳敏感器的卫星姿态模型的基础上尝试了新兴的粒子滤波(PF)算法对卫星系统进行姿态估计,进而对采用矢量观测的三轴稳定卫星的姿态确定问题进行了滤波算法的实时仿真,并将四元数转换成旋转矢量引入了粒子滤波算法,最后给出了卫星模型在不同粒子数目下的滤波性能比较,并在系统初始误差较大的情况下将粒子滤波算法与EKF滤波算法进行了滤波性能的对照。仿真结果表明,粒子滤波算法对粒子数目具有明显的依赖性,但是当粒子达到一定的数目时,粒子滤波的精度以及滤波稳定性都可以得到保证,尤其是在系统初始误差较大的情况下粒子滤波算法更显示了其优于EKF算法的滤波性能。     

基于修正的Rodrigues参数的EKF算法在姿态估计中的应用

以低成本航姿测量系统为研究对象,针对四元数描述姿态时存在冗余的不足,提出使用三维独立矢量的修正的Rodrigues参数进行姿态解算,利用与其影子参数相互切换的方法解决了修正的Rodrigues参数在描述姿态时存在奇异的问题,根据系统中器件的特点,以陀螺零偏和修正的Rodrigues参数为状态向量,以加速度计、磁强计输出为观测向量建立了基于扩展Kalman滤波的姿态估计算法,避免了利用四元数进行姿态估计时状态误差方差阵产生奇异的问题,并在一定程度上减小了估计算法的计算量。最后通过全姿态以及摇摆基座数据仿真验证了算法的有效性。     

卫星惯性/星光组合自主定姿方法研究

利用星敏感器测量所得的恒星星光方向信息,采用六状态变量推广卡尔曼滤波,得到卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息并进行相应的修正。仿真结果表明,这种方法修正效果良好,采用中等精度陀螺组件就可以实现高精度定姿;仿真结果还验证了陀螺随机误差、星敏感器测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。     

模糊卡尔曼滤波器在初始对准抗野值修正中应用

Kalman滤波器广泛应用于捷联导航系统，在实际系统中量测序列由于各种原因可能出现错误的量测值或野值，会影响滤波器的估计效果。采用基于模糊控制器的卡尔曼滤波器，可以有效减小野值对实际系统的影响，提高滤波质量，改善系统精度。