基于扩展卡尔曼滤波的X射线脉冲星相对导航方法

X射线脉冲星作为一种天然时间基准,具有良好的周期稳定性,在深空探测航天器自主导航方面具有重要的应用前景。针对绝对导航的整周模糊度求解问题和相对导航的预报相位、标称轨道存储问题,提出了一种改进的相对导航方法,将前一时刻的航天器位置作为相对导航基准,建立航天器轨道动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法,确定航天器的位置。最后,进行了数学仿真研究,仿真结果表明:脉冲星相对导航改进方案的导航精度达到1 km,滤波器一致渐进稳定,能够快速抑制初始误差和轨道根数的干扰,验证了导航方案的正确性和可行性。     

航天器质量特性在线辨识方法及地面验证

针对航天器质量特性在线辨识问题，建立了适用于航天器转动惯量辨识的数学模型，分析了其 可辨识性和数据采样时间的影响机理。基于渐消记忆递推最小二乘辨识理论，提出了一种改进递推最 小二乘法的在线辨识方法，较传统辨识手段具有工程应用性强、跟踪效率高的优点。为了验证所提出 的在线辨识方法的正确性与可行性，提出了一种基于三轴气浮台的地面全物理仿真试验系统，能够真 实模拟外太空微干扰力矩微干扰力的空间动力学环境。全物理仿真试验表明所提出的算法的辨识精度 优于 96.2%，和理论分析精度（98.4%）相符，从而验证了所提出的航天器质量特性在线辨识方法具有 实用性强、精度高、收敛速度快的优点，对航天器质量特性在线辨识的算法设计和地面验证具有一定 的参考应用价值。     

基于混沌粒子群优化算法的空间机械臂轨迹规划算法

针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统,研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节,在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下,定义了基座姿态扰动最小的目标函数,然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略,并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明,在满足系统的约束条件下,机械臂关节变化平缓,不存在角速度突变的情况,并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度,在优化轨迹下进行运动仿真,结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成),而梯形规划的姿态扰动为8.5459°,优化后使得姿态的扰动减小84%,从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。     

基于萤火虫群优化的空间非合作目标相对导航粒子滤波算法

研究了空间非合作目标相对导航算法,针对标准粒子滤波的重采样过程导致的粒子贫化现象及其造成的相对导航精度下降问题,分析了萤火虫优化算法的运行机制,提出一种基于萤火虫智能优化算法的改进粒子滤波算法。改进算法通过优化粒子滤波的重采样过程,使粒子群智能的向高似然区域移动,同时在低似然区域也合理保留了部分粒子,保证了粒子的多样性,提高了样本的整体质量。仿真结果表明,改进算法导航精度较标准算法提高了39.35%,达到稳定精度所需粒子数较少,有效抑制了粒子贫化问题。