陀螺/星敏感器在轨标定算法研究

为确保姿态测量器件长期在轨工作精度,提高三轴稳定卫星的姿态确定精度,针对典型的陀螺/星敏感器联合定姿方案,推导了一种对陀螺和星敏感器进行实时在轨标定的算法.充分考虑卫星姿态测量过程中可能出现的各种误差源,建立陀螺和星敏感器的安装误差和标定因子误差模型,并对可能出现的各种误差进行在轨补偿,与同类算法相比,为卫星姿态确定和校正提供了更加丰富的信息,计算量更小.最后对该算法进行了数学仿真,仿真结果验证了该在轨标定算法的有效性和可靠性.     

基于二阶非线性滤波的星上陀螺在轨标定

为提高三轴稳定卫星姿态确定精度,针对典型的陀螺/星敏感器联合定姿方案,结合二阶非线性滤波估计,推导了一种利用星敏感器对陀螺进行实时在轨标定的算法.充分考虑卫星姿态测量过程中可能出现的各种误差源,建立陀螺安装误差、标定因子误差以及漂移模型,并对陀螺测量过程中可能出现的各种误差进行在轨补偿,为卫星姿态确定和校正提供丰富的姿态测量信息,以确保姿态测量器件长期在轨工作精度.采用该算法对哈尔滨工业大学"试验卫星一号"遥测数据进行复算和校核,结果与实际飞行数据吻合,验证了该在轨标定算法的有效性和可靠性.     

三视场星敏感器的多级星图识别算法

为解决现有三视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向三视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别三幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第三阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以三视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的三轴姿态估计精度也随之提高。三视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。     

基于遥测数据的定点自旋卫星姿态选优方法

自旋姿态确定和控制都是由地面完成,由于几何观测条件限制、测量误差和计算方法不同,姿态确定结果往往不一致,进而影响到姿态应用和控制精度.充分利用卫星定点后,星上红外地球敏感器对地观测弦宽变化规律,确定了自旋轴与轨道法向夹角与地球测量弦宽关系,推导了由卫星下传遥测数据差分值计算自旋轴与轨道法向夹角的计算公式,由于消除了测量数据系统差,精度得到了很大提高,在此基础上提出的姿态选优算法可以从不同定姿结果中选出最接近卫星真实情况的姿态.该方法已经在我国在轨自旋卫星日常测控中得到应用.     

多矢量信息下的星敏感器三轴旋转角求解方法

为了提高星敏感器的实时性能与解算精度,基于多矢量信息,提出四元数表示形式下的星敏感器三轴旋转角求解方法,从理论上对所提方法进行详细推导. 基于单个星光矢量在天球系与星敏系中的三维坐标,将方向余弦阵变换形式转变成四元数变换形式. 降次二次四元数变换形式,以便后续求解. 考虑不同星光矢量的权重,联立所有星光矢量的信息求解星敏感器三轴旋转角,给出解决三轴旋转角求解过程中的迭代不确定性和四元数矢量方向奇异性的具体方案. 将所提方法与传统方法的性能进行对比分析. 仿真结果表明,相比传统方法,所提方法具有更快的解算速度和更高的三轴旋转角求解精度.     

基于磁强计和陀螺的姿态测量方法

提出了一种采用磁强计和单轴微机械陀螺的低成本磁-惯性姿态测量方法.介绍了系统的基本组成及其工作原理.三分量磁强计固连在弹体上,三轴与弹体坐标系重合,单轴微机械陀螺安装在弹体轴线上;对陀螺测量的滚转角速率实时积分得到弹体滚转角,结合三轴磁强计输出的地磁分量测量值,通过求解姿态解算方程获得姿态信息.建立了弹体姿态解算数学模型,以某火箭弹为例,对该模型进行了仿真.误差分析表明:姿态角解算结果具有较小的误差,且误差不随时间积累.     

基于多输出频率传感器的卫星姿态确定方法研究

卫星多种姿态敏感器数据更新频率不同,如陀螺的输出频率远高于星敏感器.常用的 姿态估计步长较大,当卫星角速度较大时,估计精度下降.论文设计了多步长姿态确定方案 ,在星敏感器输出之间,利用陀螺数据积分进行姿态估计,在星敏感器输出测量值后更新姿态, 并校正陀螺漂移.数学仿真表明该方案能够获得高精度、高更新频率的卫星姿态信息.在卫 星角速度为1×10-4(°/s)情况下,三轴姿态角估计误差方差为1.20×10-4( °),与常用定步长方案的效果相同;在卫星角速度为5×10-3(°/s)情况下,姿态 角估计误差方差为1.51×10-4(°),而定步长方案姿态角估计误差方差为1.10×10 -3(°).该方法能够有效提高卫星姿态确定精度,适用于其它多种敏感器数据更新频率不同的应用要求.     

星敏感器姿态计算精度的仿真

星敏感器姿态测量精度是评价星敏感器性能的最重要的指标之一.文中分析了影响星敏感器姿态计算精度的各种因素,给出了对星敏感器姿态计算精度进行仿真的方法,并对各种因素的影响规律做了细致的仿真.仿真结果表明多参考矢量定姿算法带来的误差可以忽略不计;对于16°×16°视场的星敏感器,选取在视场内分布均匀的9颗星参与姿态计算,是较好的选择;在保持像素分辨率不变的条件下,增大视场可以提高滚动角的精度,但CCD像素数目却增大了.因此,选取视场内均匀分布的较多恒星参与姿态计算、提高星点位置精度都可以提高姿态计算精度.     

基于多恒星背景的目标视位置测量方法研究

光雷捷联探测技术通过星敏感器成像所得的图像解算出空间目标视位置信息.为研究在未知星敏感器姿态的情况下求解目标视位置的算法,根据光雷捷联探测技术中目标视位置求解原理,给出了采用双星角距测量算法和改进的多星最小二乘测量算法;在多星背景下运用Matlab软件进行了仿真实验,比较了两种算法的有效性、测量精度和实时性.实验结果表明改进多星最小二乘算法在计算时间和精度上均优于双星角距测量算法和传统多星最小二乘测量算法.     

一种新的SINS/星敏感器组合导航姿态匹配算法

对SINS/星敏感器组合导航算法进行了研究。基于量测失准角的概念,提出了一种新的SINS/星敏感器组合导航姿态匹配算法,分析了SINS和星敏感器的输出,详细推导了组合导航系统量测的构造过程。与传统姿态匹配方法相比,该算法计算量小且噪声信号的物理意义更加明确。通过仿真验证,结果表明该算法是有效的,既能使姿态误差得到显著收敛,又能准确估计陀螺常值漂移和星敏感器安装误差。     

控制力矩受限的卫星姿态有限时间鲁棒控制算法

为了解决在卫星姿态控制问题中经典滑模控制器所存在的收敛速度慢、指数收敛的缺陷,同时为增强控制器对外部干扰与系统不确定性的鲁棒性,提出了一种对系统模型具有鲁棒性的快速收敛有限时间控制算法.针对传统滑模面角速度下降过快导致的收敛速率慢的缺陷,基于Lyapunov方法设计了一种具有三段式结构的有限时间滑模面,提升收敛速率并保证稳态精度,同时利用欧拉轴的特性消除有限时间控制中的奇异性问题;通过引入符号函数项,解决系统转动惯量的不确定性与外部干扰力矩问题;通过放缩控制律中的比例项解决控制力矩受限的问题;通过Lyapunov函数证明本文提出的控制律的有限时间稳定性,同时给出系统收敛的时间估计.理论分析与仿真结果均表明,提出的控制算法能够在大幅提升收敛速率的同时保证稳态精度.同时也表明了提升系统性态的关键是规划姿态角速度,即通过合理设计滑模面与期望角速度曲线可以实现提升系统收敛速率与鲁棒性的目的.     

基于欧氏距离的黑洞寻优算法

为了提高黑洞算法的寻优精度和算法的全局搜索能力,提出了一种基于欧氏距离的改进黑洞寻优算法.通过引入欧氏距离来初始化星体群位置,增强星体群的多样性,提高其全局搜索能力;设定黑洞半径最大值,避免由于黑洞面积过大跳过全局最优解,当有星体被黑洞吸收时,要求新的星体在距离黑洞一定欧氏距离以外的位置产生,提高星体的搜索区域;通过对3个基准测试函数进行寻优测试,并与PSO、ABC、DE、BH优化算法相比,验证了基于欧氏距离的黑洞寻优算法在寻优精度和全局寻优能力方面的优越性.结果表明,该算法不仅能够搜索到参数的全局最优解,而且与其他优化算法相比有一定优势.     

一种自适应混合滤波姿态解算算法

针对低成本惯性测量器件采用基于滤波的姿态解算算法存在精度低、抗干扰性差等问题,提出了一种基于共轭梯度法与互补滤波相融合的自适应参数调节的混合滤波算法.该算法首先利用共轭梯度算法对加速度计和磁力计的数据进行姿态四元数的迭代估算,再通过互补滤波算法将陀螺仪更新的姿态与其进行信息融合,最后根据载体的运动状态自适应调节滤波参数,实现最优姿态估计.为验证所提算法的可行性和抗干扰性,与其他滤波融合算法在移动机器人平台上进行抗磁干扰和抗运动加速度干扰实验.实验结果表明,该算法可以有效地降低磁干扰和运动加速度干扰对姿态角解算的影响,其姿态角解算精度优于传统的梯度下降法、高斯牛顿法和共轭梯度法的滤波融合算法.     

一种基于GPS载波单差相位的鲁棒快速迭代定姿算法

针对基于GPS载波单差相位的迭代定姿算法对初值敏感的事实,研究了一种对初值鲁棒的快速迭代定姿算法.基于载波单差相位观测的姿态确定可以归结为一个带约束的参数优化问题.通过拉格朗日乘子法求解该优化问题将参数优化问题转化为一个微分方程的数值积分问题.采用特征向量迭代算法确定迭代初始点,再由4阶龙格库塔算法迭代求解该微分方程得到了快速收敛的迭代定姿算法.在不同天线布局、初值条件下对该算法进行了仿真,仿真结果表明天线布局和初值对算法的收敛精度影响不大.同其它迭代算法进行了对比,结果表明在相同条件下本算法可更快收敛.     

低精度SINS初始对准/GPS双天线测向互辅算法

针对低精度捷联惯性导航系统无法实现航向角的自对准和全球定位系统双天线测向需要较长时间的初始化问题,研究了二者互相辅助的新算法．即利用SINS初始对准时的俯仰角信息和已知基线长度进行约束,通过搜索基线姿态角,在二次残差最小的条件下快速确定基线航向角,然后利用该航向角辅助SINS的快速初始对准．建立了互辅算法模型,论述了互辅原理,推导了相关公式．通过实验比较,验证了新算法的正确性及可靠性,30s内得到了0.2°的俯仰角和航向角误差,100s内实现了低精度SINS的初始对准,且算法简单,实用性强．     

Numerical method for estimation of kinematical parameters for articulated rovers on loose rough terrain

Based on the study of passive articulated rover,a complete suspension kinematics model from wheel to inertial reference frame is presented,which uses D-H method of manipulator and presentation with Euler angle of pitch,roll and yaw.An improved contact model is adopted aimed at the loose and rough lunar terrain.Using this kinematics model and numerical continuous and discrete Newton’s method with iterative factor,the numerical method for estimation of kinematical parameters of articulated rovers on loose and rough terrain is constructed.To demonstrate this numerical method,an example of two torsion bar rocker-bogie lunar rover with eight wheels is presented.Simulation results show that the numerical method for estimation of kinematical parameters of articulated rovers based on improved contact model can improve the precision of kinematical estimation on loose and rough terrain and decrease errors caused by contact models established based on general hypothesis.     

基于改进的迭代容积卡尔曼滤波姿态估计

为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter, IICKF)算法．该算法采用容积数值积分理论近似非线性函数的均值与方差,利用状态扩维理论来解决量测迭代中量测噪声与状态相关的问题,同时利用一种新的容积点迭代策略,即在量测迭代过程中直接采用容积点迭代,避免每步迭代都进行均方根计算来产生容积点,克服传统迭代策略是基于高斯近似产生采样点的局限,有效地降低扩维带来的计算量．仿真结果表明：该算法的估计精度高于乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter, MEKF)以及迭代容积卡尔曼滤波(iterated cubature Kalman filter, ICKF)算法,该算法的提出有助于提高姿态估计的精度．     

视觉和IMU融合的移动机器人运动解耦估计

针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累积误差;根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数,实现自适应的滤波估计,降低加速度噪声的影响.实验采用高精度的全站仪作为真值,并结合多种地形环境,实验结果表明：50 m内跟踪的累积误差低于0.3 m,有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性.     

考虑经验因素的暴雨频率曲线最优化拟合算法

暴雨频率曲线拟合是推求暴雨强度公式必不可少的步骤,考虑经验因素进行暴雨频率曲线拟合,提出将暴雨强度频率曲线拟合作为最优化问题,采用加权阻尼高斯牛顿迭代算法求解。与已有方法相比,提出引入权重系数以提高工程常用重现期段拟合精度,避免不同历时暴雨频率曲线相交;提出应用有限差分法简化雅克比矩阵计算,并在海塞矩阵对角添加阻尼系数改进迭代收敛。以云南省保山市隆阳区33 a实测降雨资料为例,证明了算法的可行性及实用性。