北斗双星/SINS组合导航系统滤波模型的一致性研究

北斗双星定位系统（简称双星定位）是我国自行建立的一种定位系统.根据北斗双星定位系统采用有源定位的特点,介绍了北斗双星与SINS组合的最优预测模型,该方法利用了双星定位系统提供的滞后定位信息对组合系统进行最优预测,进而校正惯导;同时为验证该滤波方法对状态估计的一致性,文中重点研究了滤波器一致性的准则,并给出了检验的统计量.理论研究和试验仿真证明,文中介绍的滤波器与系统是匹配的,具有较高的滤波性能和精度.     

联邦滤波在飞机组合导航中的应用

研究了中等精度捷联惯导系统(SINS),大气数据系统(ADS)和塔康系统(TACAN)构成的机载组合导航系统.在分析SINS、ADS、TACAN各自特点的基础上,提出了SISN/ADS/TACAN组合导航系统的联邦滤波方案,并建立了相应的组合导航系统的数学模型.以一条典型的飞行轨迹进行了全航线的仿真研究,仿真结果为:基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统的位置精度约为70 m(CEP),速度精度约为0.75 m/s(1),航向精度为约为 (1)和姿态精度约为 (1),由此可见基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统可以充分利用各机载导航子系统信息,满足飞机导航定位的精度要求.     

潜艇真航向测量系统

论述了潜艇真航向测量系统(DSSTH)的总体设计和各分系统设计,介绍了系统中采用的时间同步技术和改进的平移不变小波降噪算法。信息组合控制中心子系统采用INS、GPS、计程仪等导航信息组合,利用联邦卡尔曼滤波算法提高了整个系统精度;首次采用了高精度自动跟踪全站仪组成光学校准分系统测量校正导航系统,校正航向精度达到30″;采用多种关键技术和系统的整体优化设计,DSSTH航向动态测量精度达到0.03°。     

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。     

基于Rodrigues参数的陀螺体受控运动

经典刚体动力学中表示刚体姿态的参数中，Euler角、Cardan角和Euler参数在工程技术中使用最为普遍．近期在航天器姿态控制问题中使用Rodrigues参数的报道也引起注意，Rodrigues参数以其表达形式简明和代数运算特点而具有独特优点．航天器姿态控制系统必须具有自适应性以适应参数的变化，建立用Rodrigues参数表达的无力矩陀螺体受控运动方程，提出基于Rodrigues参数的自适应姿态控制方案，并应用Lyapunov定理证明受控运动的渐近稳定性。     

机载导弹惯性制导装置生产测试工艺研究

从机载导弹惯性制导装置的工厂生产测试的实际情况出发，提出了使用自由方位惯性坐标系作为静止导航测试中的导航参考坐标系，证明了它和以发射点地理坐标系为基础的惯性坐标系的等效性，论证了测试平台所需的调平精度，给出了确定测试指标的算法。这种方法的应用，可节省测试场地的建设经费，提高生产效率。     

即时定位与制图辅助的INS/GPS组合导航系统

即时定位与制图可以在线构建环境特征地图同时利用所建地图辅助定位,可以建立基于特征地图的的地形辅助全自主式导航系统。当GPS信号有效时,导航系统利用INS/GPS组合方式进行精确导航,同时在线建立特征地图,并不断更新修正地图。当GPS信号无效的时候,之前建立的地图用来修正惯导误差,约束惯导误差在一定的范围内,达到精确导航的目的。将及时定位与制图在线制图的功能引入组合导航系统使得该系统具有在线跟踪路标制图和限制系统误差扩延的能力,此性能通过计算机仿真得到验证。     

新型挠性支承结构及其加工方法

在分析现有几种挠性支承结构和加工方法的优缺点的基础上，研究了一种新型的挠性支承结构并在充分分析这种结构的优点后，提出了针对这种结构的切实可行的加工方法。此外还讨论了这种加工方法所存在的问题。     

基于空间交会的GPS/INS组合导航系统仿真

由于实验务件限制,GPS/INS组合导航系统很难在真实空间交会对接环境中进行GPS/INS组合导航系统性能测试研究。为此,简要设计和实现了基于空间交会的GPS/INS组合导航软件仿真平台,研究了基于空间交会两航天器绝对和相对运动轨迹生成、GPS/INS组合导航系统误差建模、观测数据生成等实现方法,并通过仿真数据分析验证了这种设计方案的可行性,为进一步开展相关研究奠定了基础。     

一种车载组合导航系统的联邦滤波新算法

针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,提出了一种新的联邦滤波算法.子滤波器由两个滤波器构成:一个是卡尔曼滤波器,另一个是Unscented卡尔曼滤波器(UKF),它们分别处理GPS子系统和DR子系统的信息.UKF是一种较新的非线性滤波方法,相对传统的非线性滤波器EKF具有更高的滤波精度和更高的计算效率.联邦滤波器的信息分配因子采用一种基于观测误差的最小均方误差形式,最佳地融合了传感器的输出信息.这种结构降低了联邦滤波器的计算难度和计算量,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.仿真结果表明,提出算法的定位精度很高,与UKF算法的效果相当.