一种大角加速度下的星跟踪算法

在飞行器大角加速度机动情况下,星敏感器星跟踪算法预测坐标的偏差变大导致星点扫描范围变大,星点识别时间变长,数据更新率降低,为此提出了一种采用联合星敏感器和陀螺信息预测星像坐标的星跟踪算法.该方法首先由组合导航输出的上一时刻的姿态数据和一个周期内修正后的陀螺数据积分推算下一时刻的飞行器姿态,然后通过坐标转换计算出已知恒星下一时刻在星敏感器坐标系上的星图坐标.理论分析和仿真结果表明,该方法飞行器最大角加速度30(°)/s2,最大角速度30(°)/s的情况下,预测星敏感器视场内恒星的星像坐标的偏差在10个像素以内,可使星图扫描和星点匹配快速完成,提高星敏感器的工作效率.     

在飞航导弹中用星敏感器修正捷联惯导陀螺漂移

星敏感器是一种高精度的姿态测量装置。研究了星敏感器和陀螺的特点,对星敏感器工作原理和修正陀螺漂移技术进行了原理分析。在不利用外界提供的姿态和位置信息的情况下,采用卡尔曼滤波的信息融合算法,建立组合导航系统的状态方程和量测方程,利用星敏感器输出的载体相对于惯性空间的姿态信息来修正捷联惯导的陀螺漂移。设计飞航导弹的典型飞行轨迹,通过数学仿真,对上述算法的有效性进行了验证,结果表明星敏感器能够有效地补偿捷联惯导由于陀螺漂移带来的误差,明显提高了导航定位精度。     

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。     

火箭上面级星敏感器/陀螺组合定姿实时仿真系统

针对运载火箭上面级惯性导航设备提供的姿态信息随时间累积而误差逐渐增大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波的星敏感器/陀螺组合姿态确定算法,并为加快工程样机研制设计了基于Matlab/dSPACE平台的实时仿真系统。基于地心第二轨道坐标系和上面级体坐标系,给出了姿态角定义,推导了姿态转换矩阵。通过分析组合定姿方案和姿态状态估计方法,设计了基于误差四元数的滤波器;为减少算法的计算量,采用了离线计算次优增益矩阵的方法。进行了星敏感器在回路中的半实物仿真。仿真结果表明组合定姿精度优于50″,且能够准确估计陀螺常值漂移。该算法精度高,速度快,实时仿真系统具有很好的参考和应用价值。     

基于UPF和修正Rodrigues参数的无陀螺姿态确定算法

针对无陀螺或陀螺失效等情况下的飞行器姿态确定问题,基于无冗余姿态描述形式修正Rodrigues参数,提出了仅利用星敏感器矢量观测信息来确定飞行器姿态的UPF(Unscented Particle Filter)算法.UPF利用UKF(Unscented Kalman Filter)得到粒子滤波的重要性密度函数,从而克服了标准的粒子滤波没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足.修正Rodrigues参数描述飞行器姿态具有简洁高效的特点,通过切换方法避免了奇异性现象.仿真结果表明,该姿态确定算法可以取得比UKF更快的滤波收敛性和更高的滤波精度,并且比四元数算法计算效率提高近10%.     

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。     

多探头星敏感器星图融合姿态确定精度

针对多探头星敏感器星图融合姿态确定精度问题做了研究。首先提出多探头星敏感器星图融合方法;其次在此基础上以三个探头为例,推导了三探头星敏感器星图融合姿态确定误差协方差矩阵公式;然后利用协方差椭球对该协方差矩阵的性质做了详细分析,明确了探头间构型、星图融合参考系选择以及各探头星点选取等因素对星图融合姿态确定精度的影响关系;仿真结果表明,最优构型的多探头星敏感器通过星图融合可输出同精度的三轴姿态,并且光轴精度较单探头星敏感器提升了30%。研究成果对多探头星敏感器的工程研制具有理论指导意义。     

基于姿态关联帧叠加的星图信噪比增强方法

星敏感器在近地面使用时,由于星光信号容易被强烈的天空背景噪声所淹没,导致其无法在白天正常工作。为了提高星敏感器白天探星的能力,提出了一种星敏感器动态条件下基于姿态关联叠加提高星图信噪比的方法。该方法利用陀螺仪测量出与参考帧相关的每个星图帧之间的姿态变化量,实现不同帧星图之间的平移和旋转变换(即相关变换)。最后,将相关帧星图叠加到一起,使星图信噪比得到■倍增长(n为关联星图的帧数),从而提高全天时星敏感器在白昼条件下的工作能力。仿真结果表明:该方法能够有效地提高星图信噪比,且受惯性器件误差和安装角误差的影响较小,具有较强的可行性。     

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。     

舰船武器系统姿态基准坞内标校新方法

针对武器系统姿态基准坞内标校过程复杂的问题,提出一种基于恒星参考系的基准标校方法.应用星敏感器拍摄星空图像并对星图进行处理获取量测信息,对星图进行天体辨识和恒星视位置同步计算获取基准信息,解算二者数据信息求取装备姿态,进而测量舰船不同部位装备基准偏差.建立了星敏感器与武器装备坐标系统一模型,在保证高精度的条件下解决了系统装舰对准困难的问题.实验结果表明测量精度优于10″.该方法操作简便,能有效实现舰船装备基准姿态偏差高精度测量,提高武器系统坞内标校的效率.     

星三角形识别中的选星策略及实现

构造观测星三角形时,若其中某星像不能与星表存储的导航星对应,则该三角形无法正确匹配。为避免该星像被用于构造其它星三角形影响识别速度,讨论了此时星三角形的选星策略问题。提出了一种同时考虑选星子集相似性与子集中星像亮度两个条件的选星策略,给出了基于相似性排序和权值渐消的实现算法,得到了相邻星三角形选星子集差别最大的结果子集序列。仿真比较了6个星像(内含4颗导航星)时,采用该序列选星与采用参考序列选星,完成正确星图识别所需的最大选择次数,结果表明两者最大相差6,平均相差1。设定不同星像个数和导航星个数时两序列相差结果,平均约为1。说明该子集序列对提高星图识别速度是有价值的。     

基于三角形周长的暗星全天球自主快速识别

随着星敏感器极限探测星等能力的提高,导航星暗星数目及识别特征库急剧增加,造成星图识别耗时长,误匹配率高。通过介绍传统的三角形星图识别算法原理及不足,结合主星识别算法思想,以主星对星角距和周长为识别特征,提出了一种基于三角形周长的暗星全天球自主快速识别算法。由于9.0Mv全天球导航特征库的构建过于繁琐,为了提高运算速度,采用NVIDIA图像处理器(GPU)并行计算架构,通过CUDA计算比CPU获得了20倍以上的加速。对特征库按周长构造了散列函数,分段存储成若干个子块。识别过程中,对观测三角形周长采用哈希查找法实现子块的快速定位,星角距的识别只在相应的子块内进行,提高了识别速度,增加了识别成功率。用实拍星图分别对基于星角距和周长特征的识别算法进行了验证,实验表明,两种算法均能实现9Mv星的识别,平均识别时间分别为37.7123 s和2.0422 s,后者具有明显的优势,能够大大提高星敏感器的数据更新率。     

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。     

舰船导航用星体自动识别技术研究

导航星星库的容量、存储内容是影响星图识别时间和识别率的关键因素。引入了动态星等阈值分布函数，将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替，建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。实验表明，用该算法所选取的导航星数量少，分布均匀性好，具有很强的通用性。在此基础上给出了基于主星的导航三角形星图构造方法，提高了星图识别敢率；提出了一种基于证据理论星图识别方法，可以解决传统三角形算法的冗余匹配问题，提高了星图识别的准确性。     

经纬仪测星评估惯导系统姿态角误差方法

针对动态条件航天测量船惯导系统姿态角精度鉴定和评估这个困扰多年的难题,提出一种利用经纬仪观测恒星对惯导姿态角误差进行解算的方法:用短时间(每颗星记录2 s)观测方位角大致均匀分布的多颗恒星数据解算惯导姿态角误差的稳态分量;用较长时间(每颗星记录200 s以上)观测特殊方位角单颗恒星的数据,观察惯导姿态角误差的动态特性,详细介绍了该方法数学模型的推导过程,从理论上分析了该方法各种数据误差源对解算精度的影响,并利用实际观测数据对惯导姿态角误差稳态分量和动态特性进行了解算和观察,结果与航天测量船惯导系统的设计指标基本吻合,表明该方法可以作为评估航天测量船惯导系统姿态角动态精度的一种有效手段.     

深空天文测速自主导航速度矢量合成误差传递分析

针对深空天文测速自主导航系统速度矢量合成过程中的误差传递问题,推导了视向速度测量误差与定速误差统计特性之间的映射关系,获得了当测量误差满足零均值高斯分布时的定速误差概率密度函数,给出了在特定条件下定速误差均值与方差的解析表达式。理论与仿真分析均表明,当三个恒星视线方向两两正交时,测量误差对定速误差的影响达到最小,仿真结果还给出了目标恒星夹角对误差传递的影响,这些研究结果可为测速导航系统的目标选取提供理论依据。     

基于MARG传感器的自主姿态测量新算法

针对基于三轴陀螺、三轴加速度计以及三轴磁强计组成的传感器组合(MARG传感器)的姿态测量算法存在的不足和限制,以自主姿态测量为前提,提出了一种新的基于四元数的优化递推估计算法。这一算法能够在线估计补偿陀螺漂移误差,不再需要对系统方程进行线性化处理。与基于EKF的方法相比,在同等计算复杂度下,该算法具有更高的精度和更好的稳定性。算法本身内蕴了对四元数单位长度的限制,不再需要任何归一化处理。仿真结果显示出了该算法具有令人满意的效果,利用水上漂浮试验初步验证了该算法的稳定性。     

车载捷联惯导系统定位测姿算法研究

GPS／INS组合精确测定平台的位置和姿态是移动测图系统中的重要模块。对陀螺仪和加速度计所测角速度和比力进行两次积分得载体姿态、速度和位置即SINS力学机械编排。目前该过程大多在地理坐标系进行。这里详细推导了地球坐标系中完整的解算过程，以四元数姿态矩阵更新及重力计算为核心，由IMU原始观测值解算出了载体位置、速度和姿态等参数，可快速高效与CPS输出的位置速度信息进行组合滤波处理，可据此编程进行工程应用数据处理。     

Analysis and treatment of errors due to high velocity gradients in particle image velocimetry

This paper deals with errors occurring in two-dimensional cross-correlation particle image velocimetry (PIV) algorithms (with window shifting), when high velocity gradients are present. A first bias error is due to the difference between the Lagrangian displacement of a particle and the real velocity. This error is calculated theoretically as a function of the velocity gradients, and is shown to reach values up to 1 pixel if only one window is translated. However, it becomes negligible when both windows are shifted in a symmetric way. A second error source is linked to the image pattern deformation, which decreases the height of the correlation peaks. In order to reduce this effect, the windows are deformed according to the velocity gradients in an iterative process. The problem of finding a sufficiently reliable starting point for the iteration is solved by applying a Gaussian filter to the images for the first correlation. Tests of a PIV algorithm based on these techniques are performed, showing their efficiency, and allowing the determination of an optimum time separation between images for a given velocity field. An application of the new algorithm to experimental particle images containing concentrated vortices is shown.