二阶互补滤波姿态求解器的设计

为了降低小型四旋翼姿态解算的成本和提高姿态输出精度,采用了低成本MPU-9250作为IMU,设计了一种二阶互补滤波姿态求解器.二阶互补滤波算法所产生的计算量不大并且对处理芯片的性能要求不高,从而达到降低成本的目的.通过实际测试,以成品AHRS100作为航姿参考系统,得出姿态角度动态误差在3°以内.实验结果表明:所设计的姿态求解器能较精确地解算出四旋翼的姿态角度,满足了小型四旋翼对输出姿态精度的要求.     

基于扩展卡尔曼滤波的无人机航姿算法

针对小型无人机在大机动或连续飞行时姿态解算精度低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的航姿算法。该算法以机体系加速度分量与陀螺漂移作为待估状态量,建立了非线性滤波模型,在对传感器量测值预处理的基础上完成数据融合,获得了姿态角数据的准确输出,同时,根据外部运动加速度的大小不断调整噪声协方差以达到对EKF的自适应修正,从而抑制无人机航姿解算中磁干扰的影响。经三轴转台实验测试,姿态角的静态误差不超过0.5°,动态误差不超过2°,瞬变磁干扰误差不超过5°,该结果表明该算法能有效提高小型无人机的航姿解算精度。     

基于矢量观测确定卫星轨道姿态:欧拉角估计器

针对“矢量观测 陀螺”这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统配置模式，采用欧拉角作为姿态参数，应用扩展卡尔曼滤波技术综合处理姿态测量信息，给出了具有良好滤波性能的轨道姿态估计算法．在算法的设计过程中，针对单矢量观测情况，通过改进协方差修正算法加快了状态估值的收敛速度；针对多矢量观测情况，把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化．     

基于矢量观测确定卫星轨道姿态:欧拉角估计器

针对“矢量观测+陀螺”这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统配置模式,采用欧拉角作为姿态参数,应用扩展卡尔曼滤波技术综合处理姿态测量信息,给出了具有良好滤波性能的轨道姿态估计算法.在算法的设计过程中,针对单矢量观测情况,通过改进协方差修正算法加快了状态估值的收敛速度;针对多矢量观测情况,把 QUEST 法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化.     

Student’s t滤波框架下的信息融合算法

针对多传感器系统的观测噪声为非高斯噪声的问题,通过Student’s t滤波框架和四元数特性相结合,以无迹变换计算Student’s t加权积分函数,设计基于Student’s t分布的无迹四元数滤波算法,作为局部滤波算法. 利用拉格朗日乘子法计算最优融合权重系数,通过线性加权融合的方式,对各局部滤波结果进行融合. 采用基于四元数的目标姿态运动模型进行仿真,利用3个星敏感器同时对同一目标进行观测,通过与已有的鲁棒无迹Student’s t滤波（RSTUF）算法对比,验证所提算法的有效性. 仿真结果表明：所提算法在对目标姿态的估计精度、滤波收敛速度及收敛后的数值稳定性方面均高于RSTUF算法;通过多个观测信息互补,提高了估计精度及容错性.     

面向三轴气浮台的室内星敏感器定姿方法

为解决三轴气浮台垂直于地面转轴转角(偏航轴转角)难以精确测量的问题,提出了使用室内星敏感器进行三轴姿态角测量的方法.考虑到室内星敏感器与在轨星敏感器工作环境的区别,基于在轨星敏感器姿态测量方法对室内星敏感器姿态测量方法进行了研究与改进.在建立室内星敏感器姿态测量模型的基础上,采用迭代算法寻优得到三轴台高精度的三轴姿态.针对迭代算法对初始值要求较为严格的情况,采用粒子群优化算法寻优得到初始姿态矩阵.数学仿真结果验证了室内星敏感器测姿方法能够在快速测量3个转轴转角的基础上,提高偏航轴转角的精度.     

基于伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波

提出了基于GPS伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波算法.理论推导了GPS伪距观测值残差的计算方法,引入了相关函数对伪距残差进行相关性分析;分析了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型,基于残差相关性构建了紧耦合抗差滤波算法,利用实测数据验证了算法的有效性.结果表明:相比于非抗差滤波算法和传统的抗差滤波算法,基于GPS伪距残差相关性的抗差滤波能更灵敏地探测GPS/INS紧耦合中伪距观测值的粗差,并且通过抗差滤波因子抑制粗差对于导航结果的影响,提高GPS/INS紧耦合导航精度,而且通过控制粗差能够有效避免滤波发散现象的发生.     

微型无人直升机姿态测量系统设计与实现

为补偿载体运动加速度对基于加速度计和磁传感器的低成本姿态测量系统造成的影响,将GPS速度差分得到的运动加速度信号引入到比力矢量观测方程.通过构建线性虚拟观测方程,将带观测滞后的非线性系统滤波问题转换成带时间相关测量噪声与状态相关噪声的线性系统滤波问题,同时给出了相应的线性Kalman滤波算法并将该算法应用于微型无人直升机的姿态测量系统.实验结果表明,该姿态测量系统可有效减小运动加速度的影响,显著提高机动环境下无人直升机飞行姿态的测量精度.     

粒子滤波在卫星姿态确定中的应用

为了验证以星敏感器和速率陀螺作为卫星测量元件时,粒子滤波算法在姿态确定中的有效性.采用修正的罗德里格参数作为姿态参数建立了有陀螺和无陀螺两种模式下的系统状态方程和测量方程,并利用粒子滤波(PF)算法进行了姿态估计.和扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,仿真结果表明:PF算法在小初始估计误差下能够收敛,且具有和EKF相当的精度.大初始估计误差时,EKF算法不能收敛而PF算法仍能收敛.最后验证了PF算法在无陀螺模式下进行姿态确定的有效性.     

基于多传感器信息融合的人体姿态解算算法

针对传统人体姿态解算算法中存在的稳定性差和解算精度低等问题,提出一种基于多传感器信息融合的姿态解算算法。利用四元数计算人体的姿态变化,将惯性测量模块的姿态测量值与观测值之间的偏差通过PI调节进行控制;采用互补滤波对多传感器数据进行融合,求取人体实时姿态。实验表明,该算法能够实现稳定地输出高精度姿态数据。     

Design on a Multi-Sensor Integrated Attitude Determination System for Small UAVs

This paper discusses the design and implementation of a low cost multi-sensor integrated attitude determination system for small unmanned aerial vehicles（ UAVs）,which uses strapdown inertial navigation system（ SINS） based on micro electromechanical system（ MEMS） inertial sensors,commercial GPS receiver,and 3-axis magnetometer.MEMS-SINS initial attitude determination cannot be well performed for the reason that the MEMS inertial sensors biases are time-varying and poor repeatability,therefore in this paper the magnetometer and inclinometer are used to assist the MEMS-SINS initial attitude determination and MEMS inertial sensors field calibration.Furthermore,the attitude determination algorithms are presented to estimate the full attitude during GPS signal outage and non-accelerating situation.Additionally,the attitude information estimation results are compared with the reference of the non-magnetic marble platform and 3-axis turntable.Then the attitude estimation precision satisfies the requirement of attitude measurement for small UAVs during GPS signal outage and availability.Finally,the small UAV autonomous flight test results show that the low cost and real-time attitude determination system can yield continuous,reliable and effective attitude information for small UAVs.     

利用GPS系统确定小卫星姿态的一种算法

研究利用GPS系统确定小卫星姿态的方法，是GPS系统在航天器上应用的重要研究内容之一。针对微小卫星利用GPS系统进行载波相位姿态确定时存在的整周模糊度快速确定及简化姿态确定算法问题，给出了一种整周模糊度的快速确定方法，井在此基础上探讨了一种姿态求解的方法。仿真结果表明，所给算法理论简便实用，能够较好地用于微小卫星的姿态确定。     

一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法

在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合，传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响，甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设，利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法，这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整，以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上，针对低成本惯性／GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析，与传统卡尔曼滤波算法进行了比较，探讨了这种算法的实用性。     

基于卫星姿态敏感器和星载天线信息的联合姿态确定方法

为提高姿态估计的速度和精度,提出一种利用星载天线信息进行姿态确定的新方法。研究分析了天线接收信号中可以用于卫星姿态确定的信息,推导并建立了由误差四元数表示的天线测量残差线性模型。基于卫星姿态敏感器的测量残差模型和天线测量残差模型,组建了陀螺/红外地平仪/太阳敏感器/天线新型联合姿态确定系统,最后利用集中式测量融合滤波对卫星姿态进行估计。仿真结果表明,天线信息的引入可以显著提高姿态确定的精度,并使整个系统的收敛速度有明显提高。     

编队飞行卫星自主相对导航算法研究

提出一种基于类GPS敏感器星间相对距离测量的编队飞行卫星相对位置、速度和姿态自主确定算法.在编队飞行卫星之间无相对速度测量时,利用两点相对轨道状态测量信息,建立相对轨道和姿态运动方程以及星间相对测量方程,推导了编队飞行卫星相对导航UKF(Unscented Kalman Filter)算法,估计其相对轨道和姿态等导航信息.并进行了数学仿真,仿真结果表明,该算法简单可靠,能够满足高精度编队飞行卫星相对导航要求.     

基于地磁场矢量误差反馈的姿态补偿算法

针对小型空中机器人在全球定位系统（GPS）失锁情况下的姿态估计问题,提出一种新的闭环姿态补偿算法.有GPS辅助的情况下,采用组合导航算法对姿态角和地磁场矢量做出估计;当组合系统无法有效工作时,将反馈控制的思想引入姿态估计过程,充分利用地磁场测量值与估计值之间隐含的姿态信息,通过地磁场矢量误差反馈对姿态角速率测量值进行修正,进而抑制惯性导航系统误差的发散.在小型空中机器人上对算法进行实物验证,并与参考系统对比.结果显示:在GPS失锁的情况下,与开环工作模式下的INS/GPS组合导航系统相比,新的闭环姿态补偿算法的姿态估计误差更小,使惯性导航系统的姿态误差积累得到了有效的抑制．     

低成本MIMU/GPS组合导航系统设计与实验

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统(INS)的进一步推广应用,然而低成本微型惯性测量单元(MIMU)的出现,为INS的推广应用了带来了新的契机。文中提出了一种适合于工程应用的低成本MIMU/GPS组合导航系统的结构与方案,并给出了组合导航系统位置速度交替组合模式的数学模型。考虑到未知工作环境中各类噪声统计参数的未确定性易使经典的卡尔曼滤波器发散,因此文中采用了闭环自适应卡尔曼滤波器对子系统的数据进行融合处理;设计了低成本的组合导航系统原理样机,并进行了跑车实验。跑车实验及事后数据处理分析结果表明:该系统具有较高的长时间导航精度以及良好的可靠性和鲁棒性。     

A Map-Matching Algorithm for GPS/DR Integrated Navigation Systems Based on Dempster-Shafer Evidence Reasoning

GPS (Global Positioning System) has been widely used in car navigation systems. Most car navigation systems estimate the car position from GPS and DR (dead reckoning). However, the unknown GPS noise characteristic and the unbounded DR accumulation of errors over time make the position information with undesirable position errors. The map matching can improve the position accuracy and availability of the vehicular position system. In this paper, general principle of map matching is investigated according to segmentation and feature extraction, and a map matching algorithm based on D-S (Dempster-Shafer) evidence reasoning for GPS integrated navigation system is proposed, which can find the exact road on which a car moves. For the experiments, a car navigation system is developed with some sensors and the field test demonstrates the effectiveness and applicability of the algorithm for the car location and navigation.     

应用于姿态敏感器的SORNN微小故障诊断方法

为实现空间外部干扰和测量噪声存在情况下,航天器姿态敏感器微小故障的有效检测,以及方位敏感器和惯性敏感器之间的故障隔离,提出了一种基于自组织循环神经网络(self-organizing recurrent neural network, SORNN)的微小故障诊断方法。首先,设计了SORNN模型,包括网络结构自组织算法、终止条件和调整条件,实现对网络隐藏层神经元数量和循环记忆深度的自适应调节,用以提升网络的拟合性能。然后,针对姿态运动学子系统设计了基于SORNN的干扰观测器,给出网络权值更新算法并证明了状态估计误差的收敛性。将系统输出估计误差通过低通滤波器以抑制星敏感器测量噪声,推导更严格的残差和检测阈值进而提高对微小故障的检测能力。最后,针对姿态动力学子系统设计了故障隔离观测器,通过干扰解耦和干扰观测器的补偿消除未知扰动和噪声对残差的影响,利用动力学和运动学的冗余关系解决了两类敏感器故障的隔离问题。仿真结果表明,验证了所提方法对扰动和噪声掩盖下的星敏感器和陀螺微小故障检测与隔离的有效性。     

单天线GPS/加速度计组合测姿方法研究

为了提高微小型飞行器和导弹等横向尺寸不足以安装多天线GPS的飞行载体的姿态测量精度,研究了利用单天线GPS和加速度计组合进行姿态测量的方法.引入了伪姿态的概念,提出了由伪姿态测量辅助求取载体姿态的具体算法,阐述了单天线GPS和加速度计组合测姿的基本原理.建立了单天线GPS姿态测量的数学模型,给出了其姿态的求解过程,阐明了其物理意义.对单天线GPS测姿系统进行了半实物仿真试验.仿真结果表明:该测姿系统可以实时提供高精度的姿态信息,为单天线GPS/SINS组合导航系统在微小飞行器上的应用奠定了基础.