编队飞行卫星自主相对定轨研究

卫星编队飞行相对轨道自主确定作为实现队形保持和控制的前提,是编队任务必须解决的关键技术问题.根据C-W方程的解析解描述编队卫星间的相对运动规律,选取星间距离信息与方位信息作为观测量,针对卫星编队飞行自主导航系统对精确性和实时性的要求,用超球面分布采样点变换(Spherical Simplex Unscented Transformation,SSUT)和Unscented卡尔曼滤波(UKF)相结合,提出了SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担,完成了卫星编队相对轨道状态的自主确定,并结合仿真的轨道数据和测量数据进行了仿真,仿真结果说明实现了卫星编队优化的有效性和实时性.     

GPS和类GPS载波用于编队星座状态测量

为了确定编队星座的星间相对位置和卫星姿态,在原有联合GPS差分和类GPS伪距进行状态确定的研究基础上,进一步加入了类GPS载波差分信息。利用高精度的类GPS伪距给卫星间公里级的基线提供厘米级的约束,并采用Bayes最小二乘法快速解算出GPS星间载波单差整周模糊度；先由GPS伪距单点定位、GPS星内差分定姿获得卫星间相对位置、卫星姿态的先验信息,再采用Bayes最小二乘进行编队星座状态整体确定。数学仿真结果表明卫星间相对位置确定精度优于10~(-2) m,加入类GPS载波差分后能极大提高卫星姿态确定精度,使其优于10~(-5)rad。     

基于星载GPS卫星编队可视化仿真系统

针对研究星载GPS编队卫星自主导航算法及模型对编队的影响,为实际编队提高导航定位精度,结合数据库系统编制出了关于星载GPS编队卫星仿真系统。在分析卫星编队相对导航运动规律基础上,利用OPENGL及数据库技术对星载GPS空间圆编队,车轮式编队和水平圆编队进行了三维可视化仿真,给出了设计过程。考虑到编队卫星需要接收GPS信号进行自主导航,利用GPS星座可见性分析方法,实现星载GPS编队卫星的GPS星座选择。三维可视化仿真结合STK进行了验证。仿真系统已作为编队方案设计、编队飞行相对导航仿真算法设计的基础工具,还为将来各种航天器编队飞行应用技术及航天器对接技术提供可靠的试验基础数据和技术依据。     

低成本MIMU/GPS组合导航研究

针对微惯件测量组合无法长时间单独工作、GPS卫星信号不稳定的问题,提出MIMU/GPS组合导航的方法.对MIMU的误差建立模型,采用松组合方式,设计卡尔曼滤波器,除取姿态、速度、位置的误差作为状态变量外,另取仪表的误差作为状态变量.对姿态、速度、位置进行反馈校正.在GPS卫星信号在某些条件下短时间丢失的情况下,微惯性测量组合单独导航,然后再重新获取GPS卫星信号的情况下进行Kalman滤波组合导航仿真,仿真结果表明该算法简单易实现,能满足导航精度要求,且在GPS卫星信号短时间丢失的情况下有较高的导航精度.     

一种GPS载波相位差分相对定位算法

导航定位技术是空间卫星交会对接任务的关键技术;导航定位精度要求达到厘米级,工程实现难度大;为了解决该问题,文章基于卫星交会对接任务需求,提出采用GPS载波相位差分相对定位算法对卫星进行高精度导航定位;该算法利用测量之间的强相关性,通过误差消除获得高测量精度;同时,应用该算法结合星载GPS天线进行了外场试验验证;试验结果表明,GPS载波相位差分相对定位算法精度达到厘米级,可以满足卫星交会对接任务的导航定位测量要求。     

多模卫星组合导航容错滤波算法

多模卫星组合导航技术目前是导航领域重要的发展方向.针对多模卫星系统可能存在故障卫星而导致系统定位失效的问题,提出了一种基于联邦滤波的多模卫星容错组合导航算法,并提出了一种改进的残差故障检测方法,完成了一种北斗/GPS/GLONASS容错组合导航算法的设计.通过仿真验证了该算法对于故障卫星检测和隔离的有效性.     

变增益联邦KF组合导航定位算法研究

GPS接收模块解算出的伪距误差是GPS/INS组合导航系统的主要误差,采用一种二级联邦卡尔曼滤波组合导航算法加以削弱,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,再通过主滤波器与INS模块解算出的信息进行修正处理,得到校正量和定位位置最优估计。随着滤波步数增加,系统预测误差方差阵逐渐趋于零,状态估计会过分依赖旧量测值,从而导致滤波发散,影响系统定位精度。为有效提高新量测值的修正作用,在联邦卡尔曼滤波组合导航算法中引入一种可变加权系数。仿真结果表明,改进后的变增益联邦卡尔曼滤波算法具备联邦卡尔曼滤波的优点,并且该算法滤波效果有较明显的改善,能有效抑制滤波发散,提高系统的定位精度。     

多模卫星组合导航滤波融合算法

为融合多种模式的卫星导航系统的信息,解决单一卫星系统存在的缺点,研究了多模卫星导航定位技术,提出了一种基于单元级融合方式的导航定位算法.首先,建立了北斗/GPS/GLONASS多模卫星组合导航系统的数学模型,然后为每颗卫星分别设计子滤波器,给出了联邦多重渐消记忆滤波融合算法.试验结果表明,该算法能灵活有效的利用多个卫星系统的卫星进行导航定位,提高了卫星导航系统的精度和可靠性.     

扩展卡尔曼滤波在组合导航中的应用

松组合导航中,采用组合导航系统(SINS)误差作为状态量,用SINS解算的位置和速度与全球定位系统(GPS)测量的位置速度之差作为量测信息.为了提高组合导航的精度在松组合导航中应用扩展卡尔曼(EKF)滤波算法,通过仿真对载体轨迹的速度、姿态、位置进行跟踪.仿真结果表明:在仿真进入8 min之后系统进入稳态,能准确跟踪载体.因此,采用基于EKF的非线性滤波能有效跟踪载体的位置、速度和姿态.     

基于非线性卡尔曼平滑的GPS定位估计方法

在GPS单机定位中,通常采用卡尔曼滤波作为位置状态解算的方法.文中提出一种将非线性平滑技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于单机GPS接收机的定位解算,在非线性滤波的基础上进一步提高定位精度.提出一种随接收卫星数量而实时改变测量参数的动态测量模型,根据GPS的伪距、多普勒频移和导航信息等原始数据进行定位模型的解析,运用新型的平淡卡尔曼平滑算法求解该动态模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法和非线性滤波等方法获得的结果相比,所提出的方法能获得更高的定位精度.     

电力系统传感器网低复杂度匹配滤波器设计

针对电力系统传感器网,设计了一种方波匹配滤波器,相比传统根升余弦匹配滤波器大大降低了实现复杂度。一方面方波匹配滤波器省去了传统方法中的乘法运算;另一方面,方波匹配滤波器的长度接近过采样倍数,远小于传统根升余弦匹配滤波器的长度。此外,误比特率性能仿真结果也表明了方波匹配滤波的有效性。     

奇异谱技术在混沌背景下微弱信号检测中的应用

基于预测的混沌背景下微弱信号检测成为混沌背景中微弱信号检测研究重点之一;针对现阶段从预测误差中分离微弱信号的方法缺乏深入研究的现状,提出了一种基于奇异谱分析技术从预测误差中检测出微弱信号的新方法;该方法无需目标信号的任何信息,检测精度高,而且具有很好的普适性;实验结果表明该方法性能较传统的梳状滤波器滤波性能提高20dB左右,而且具有很强的实用性和通用性.     

基于XML和ANN的Web文本智能检索研究

传统的网络信息检索技术如搜索引擎存在一些不足,一方面它只是将信息搜寻出来,不能发现隐藏在数据背后的知识;另一方面其采集软件在采集数据时缺乏人工干预,智能性不强,导致信息利用率不高.针对传统的Web搜索引擎存在的上述问题,结合Web文本挖掘、XML、BP神经网络在数据处理方面的长处,提出了一个具有一定智能的Web文本信息检索模型,以使其具有较高的信息利用率.     

基于DGPS无人潜航器避碰声纳的试验研究

提出一种利用双频RTK的DGPS来估算船只与障碍物距离的方法,并采用基于HIMM数字滤波算法获取声纳系统探测障碍物的距离信息.对比距离信息可验证声纳系统探测的有效性.利用水面船只模拟无人潜航器安装声纳系统进行了避碰功能模拟试验,结果表明改进的HIMM滤波算法可有效降低环境背景噪声影响,提高了声纳测量信息的可信度.所提出的试验方法很好地解决了声纳避碰系统的前期功能试验困难,可大大降低直接利用无人潜航器进行试验的成本和风险.     

Differential GPS and odometry-based outdoor navigation of a mobile robot

This paper describes outdoor navigation for a mobile robot by using differential GPS (DGPS) and odometry in a campus walkway environment. The robot position is estimated by fusion of DGPS and odometry. The GPS receiver measures its position by radio waves from GPS satellites. The error of GPS measurement data increases near high buildings and trees because of multi-path and forward diffractions. Thus, it is necessary to pick up only accurate DGPS measurement data when the robot position is modified by fusing DGPS and odometry. In this paper, typical DGPS measurement data observed near high buildings and trees are reported. Then, the authors propose a novel position correction method by fusing GPS and odometry. Fusion of DGPS and odometry is realized using an extended Kalman filter framework. Moreover, outdoor navigation for a mobile robot is accomplished by using the proposed correction method.     

Particle filtering with multiple and heterogeneous cameras

This work proposes a novel particle filter for tracking multiple people using multiple and heterogeneous cameras, namely monocular and stereo cameras. Our approach is to define confidence models and observation models for each type of camera. Particles are evaluated independently in each camera, and then the data are fused in accordance with the confidence. Confidence models take into account several sources of information. On the one hand, they consider occlusion information from an occlusion map calculated using a depth-ordered particle evaluation. On the other hand, the relative precision of sensors is considered so that the contribution of a sensor in the final data fusion step is proportional to its precision. We have defined confidence and observation models for monocular and stereo cameras and have designed tests to validate our proposal. The experiments show that our method is able to operate with each type individually and in combination. Two other remarkable properties of our method are that it is highly parallelizable and that it does not impose restrictions on the cameras’ positions or orientations.     

跟踪机动再入飞行器的交互多模型Unscented卡尔曼滤波方法

对于目标发生机动时的再入飞行器的跟踪问题, 传统跟踪方法是采用机动模型的扩展卡尔曼滤波. 本文在提高机动目标跟踪精度的探索中做了两方面的努力, 一是在描述目标运动模型方面采用了更符合机动目标运动特性的多模型方法; 另一方面, 采用了隐含高阶精度的 Unscented 卡尔曼匹配滤波方法. 对于交互多模型 Unscented 卡尔曼滤波器在仿真中易出现数值问题, 给出了基于平方根滤波的数值鲁棒性的解决方法.     

Expert system for an INS/DGPS integrated navigator installed in a Bell 206 helicopter

This paper presents a novel real-time application of fuzzy logic for an integrated navigation avionics suite. A knowledge-based system, which uses a fuzzy rule-base for a real-time INS/DGPS integrated navigation system on-board a Bell 206 helicopter, has been designed and developed. This knowledge base is developed in such a way as to detect aircraft maneuvering and tune the integration algorithm (Kalman filter) of the INS/DGPS system accordingly. The signal processing method developed for the integration of INS and DGPS data provides accurate navigation even during dynamic maneuvering of the aircraft, while taking advantage of low-cost modular equipment rather than costly inertial navigation systems.     

基于VRS网络的亚米级差分GPS接收机的设计

现在市场上亚米级差分GPS接收机设备昂贵,提出了基于VRS网络采用低成本GPS-OEM板设计亚米级的差分GPS接收机;首先介绍VRS系统的工作原理,应用VRS网络改正GPS的轨道误差、电离层、对流层和大气折射引起的误差,将高精度的差分信息通过GPRS发给移动站来提高接收机的定位精度;其次论证了差分GPS的定位原理;最后提出整个系统的方案设计,采用NovA-tel Superstar的OEM板处理GPS天线接收的卫星信息,同时对GPRS天线接收VRS网络的数据中心差分信息进行差分运算;单片机控制软件采用汇编语言和C语言来编写;系统的实验结果表明差分GPS接收机应用效果好,定位精度高,最重要的是降低了产品的成本.     

Vehicle Localization in Outdoor Mountainous Forested Paths and Extension of Two-Dimensional Road Centerline Maps to Three-Dimensional Maps

This paper presents an approach for vehicle three-dimensional (3-D) localization in outdoor woodland environments where a previously available two-dimensional road centerline map is used in combination with a loosely coupled multi-sensor system to estimate the vehicle position in mountainous forested paths. The localization system is composed of a wheel encoder, an inertial measurement unit, a DGPS, a laser sensor and a barometer. An extended Kalman filter is used for sensor data fusion and pose estimation. When available, DGPS is used for 3-D dead reckoning accumulated error correction. During DGPS blackouts, the laser sensor is used for road extraction and measurement of the displacement of the vehicle to the road centerline, then the position is corrected towards the map. Moreover, the barometer that measures the height difference towards a reference is used to correct the estimated height in absence of DGPS 3-D data. The estimated height is added to the available road map to obtain a 3-D road centerline map that includes the road width measured with the laser sensor. Experimental results in large-scale real mountainous woodland environments show the robustness and simplicity of the proposed approach for vehicle localization and 3-D map extension.