探测器着陆小天体的自主光学导航研究

提出了一种用于探测器着陆小天体的自主光学导航方案.该方案利用探测器上的光学导航相机和激光测距仪,分别测量三个预先选定特征点的图像坐标和探测器到特征点的距离,由此得出探测器的相对位置,并利用广义卡尔曼滤波实时确定探测器的轨道.最后,通过数学仿真验证了这种自主光学导航方案的可行性,并在敏感器测量精度一定的情况下,通过仿真分析了小天体模型误差对导航精度的影响.     

运载器深空动力飞行INS/CNS/Doppler系统导航方法研究

提出了一种运载器深空动力飞行阶段的精确自主导航方法。以捷联惯性导航系统为主导航系统,并辅以天文导航、多普勒导航,利用信息融合技术,构成 SINS/CNS/Doppler 组合导航系统。以惯性导航的信息误差量作为系统状态量,建立系统数学模型,在天文观测信息的基础上,利用单程多普勒频移测量运载器与地面站的相对速度,采用联邦滤波算法将观测信息有效地融合在一起,完成运载器深空动力飞行阶段的导航任务。对提出的导航方法进行了数值仿真, 仿真结果表明,该方法的导航速度估计精度达到 0.04m/s,姿态估计精度达到 1 角秒以下,具有很高的导航精度。     

基于EKF的脉冲星导航在转移轨道的应用

为提高深空探测器在转移轨道的自主导航能力,提出了一种基于EKF的X射线脉冲星自主导航定位系统.以X射线探测器获得的脉冲到达时间为量测量,以深空探测器轨道动力学模型为状态方程,利用扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计.以美国火星探路者任务深空转移段为例进行了仿真实验,仿真结果表明了该方法的可行性与有效性,能够完成深空探测器转移段的自主导航任务.     

视觉导航用多功能路标设计与应用

优秀的路标设计,可以简化路标识别算法并提高机器人定位与导航的准确性和实时性。本文针对结构环境下的视觉导航系统,设计了一款多功能路标并给出了相应的应用算法。通过综合考虑拓扑结构、几何结构和色彩选取等的优化,设计的路标可以提供丰富的信息,而且具有较强的抗干扰能力。基于所设计的路标可以实现基于单帧图像中单个路标的机器人定位与导航,以及在大范围内基于序列路标的导航,并且可以准确估计序列路标中下一路标的位置。在具有较多干扰因素的大厅和走廊中进行的机器人定位与导航实验表明,即使采用未经校正的鱼眼镜头,机器人定位误差最大仍不超过5cm,示教再现导航误差最大不超过10cm;且在长距离导航实验中可实现方便、准确进行路标切换,有效提高导航的实时性和抗干扰性,证明了所设计路标的有效性。     

基于水下组合导航系统设计与鉴定

本文依据水下组合导航技术的发展及现状,提出了利用重力、地形、地磁等匹配导航的辅助导航,对惯性导航系统进行校准,设计了以惯性导航系统为主,以重力、地形和地磁匹配导航为辅的水下组合导航模式,提出了对水下组合导航系统如何鉴定的一些想法。     

偏振光传感器在四旋翼飞行器中的应用

为了实现偏振光传感器在实际三维空间中的导航应用,设计了一种基于仿生偏振光导航传感器、微惯性测量单元（MIMU）与全球定位系统（GPS）的组合导航控制系统,并实际应用到了四旋翼导航控制之中.本文首先介绍了偏振光传感器的功能模型和测角原理.其次采用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术设计了偏振光传感器、MIMU、GPS的信息融合算法,通过室外飞行试验对该导航系统的性能进行了测试,并与传统MIMU/GPS/电子罗盘导航系统进行了比较.结果显示：在有磁场干扰环境下,基于偏振光的导航控制系统平均位置精度较传统导航系统提高了50.4%.实验结果表明：该导航控制系统实时性好、精度较高、抗电磁干扰能力强,且误差不随时间累积,基本满足移动载体进行自主导航时的精度和可靠性要求.     

利用地磁/星光观测角度的飞行器自主导航方法

针对地磁场模型精度较低从而导致导航精度不高及基于轨道动力学方程的天文导航方法的局限性问题,提出了一种利用天文,地磁信息进行飞行器自主导航的方法,建立了适用于一般飞行器的动力学方程,并推导了系统的观测方程.该方法以星光与地磁矢量夹角为观测量,采用Unscenteal Kalman Filter(UKF)方法估计飞行器的位...     

SINS/CNSSAR组合导航系统设计与高性能算法研究

在吸收SINS、CNS和SAR三者优点的基础上,设计了SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了该组合导航系统的非线性数学模型;然后,在研究抗差自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法和自主导航多源信息融合算法.将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统中进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法不仅解算精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法,而且可靠性好,能提高组合导航系统的精度.     

地形特征对粒子滤波导航算法精度影响分析

地形导航是利用飞行器下方地形估计飞行器空间位置的导航方法。由于地形是强非线性模型,因此地形导航可以看作非线性状态估计问题,地形特征直接影响导航精度。在讨论粒子滤波导航算法基础上,重点研究了地形特征对后验概率密度和Cramer-Rao下界的影响,得出了地形梯度和相似度是影响粒子滤波导航算法精度的根本原因,为飞行区域选择、飞行路径规划提供了依据,具有较强的实用性。     

基于期望最大化算法的车载导航定位

随着GPS车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高导航精度的问题上.然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性.文中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用EM(Expectation Maximization,期望最大化)算法提高导航状态解算精度的构想.通过使用平淡卡尔曼滤波,解决了期望最大化两步算法中的第一步即状态估计问题.基于实测数据的仿真结果证明,该方法能够有效地提高车载环境下接收机的定位精度和稳定性,进而提高车载导航的服务质量.     

无人机视觉导航算法

为保证无人机着陆精度和安全性,提出了一种无人机自主着陆视觉导航位姿解算方法。首先对机载相机进行标定,获取相机参数;然后综合考虑地标形状和尺寸、地标角点几何分布和角点数量对位姿估计精度的影响,设计了T型着陆地标形状和尺寸参数,将地标轮廓提取和角点检测算法相结合,得到几何分布好、数量适中的8个角点用于位姿解算,保证了位姿解算精度;为减少LK （Lucas-Kanade）光流法稳定跟踪地标的处理时间,直接将提取的这8个角点作为LK光流法检测和跟踪的输入,保证了算法实时性;最后利用三维空间到二维像平面投影关系对飞行位姿参数进行实时解算。实验结果表明:算法具有较高估计精度,算法平均周期为76.756 ms （约13帧/s）,在速度较低的着陆阶段基本满足自主着陆视觉导航的实时性要求。     

小天体撞击末段脉冲比例制导律研究

考虑到机动时机的选取以及最终撞击的精度,针对小天体高速撞击任务的特点,设计了一种脉冲比例制导的末段制导律.该制导律引入点位误差椭圆来描述导航精度,并基于深空撞击器离.散脉冲控制力的特点,以零控脱靶量落入误差椭圆的范围来控制轨控发动机的开关.通过严格的蒙特卡罗仿真表明,该制导律在节省燃料的同时,可以提高最终的撞击精度.     

基于短波红外的天文检测系统研究与应用

首先本文介绍了天文导航的基本原理,然后提出利用短波红外技术检测星体图像, 在对星体图像进行小波变换的基础上,利用多尺度分析方法,确定图像自适应阈值,实现图像小波域的去噪,达到星体目标检测的目的,该方法能够更好地提高星体检测精度,从而提高系统设备的导航精度。通过试验验证表明,该系统检测精度满足试验测量要求。     

A Big-data Inspired Precision Improvement Algorithm for Autonomous Navigation Based on Period Variable Stars

Periodic variable navigation can realize the integration of positioning, attitude determination, timing and other functions. As a novel autonomous navigation method, autonomous management and autonomous operation of spacecraft are the main direction of great significance to reduce the burden of ground measurement and control, to improve the viability of spacecraft, While, the precision of the navigation is very critical for the use of periodic variable navigation for the long range spacecraft. So, we propose a big-data inspired precision improvement algorithm in this paper. Period variable star phase time measurement is used as observation information, and accomplished by the orbital dynamics equation of spacecraft motion. According to the gathering of the sampling data and the sensor data, a self-learning system is trained with the parameters from the nonlinear filtering methods. Based on the Unscented Kalman Filtering, an autonomous navigation algorithm of period variable star is established to realize the navigation and positioning of spacecraft. Under the measurement conditions of a single sampling interval of 0.01s and the measurement precision of period variable star phase observation time of 10^??5s, It can be find that the navigation position determination precision can reach 400m, the speed determination precision can reach 0.3m/s, and the measurement precision can reach 10^??5s with our proposed algorithm.

     

基于FPGA的深空图像实时边缘检测算法与实现

航天器的导航控制是深空探索的重要关键技术之一。随着探索距离越来越远,传统地面站控制的局限性越发明显,因此航天器自主导航成为深空探索的发展方向。边缘检测是光学自主导航系统中定位天体目标的关键算法之一,为了满足星载计算机计算的实时性要求,文中提出了一种优化的Canny边缘检测算法和FPGA电路架构来优化Canny边缘检测算法中的非极大值抑制并采用动态单阈值,使其能够以较少的资源占用在FPGA上以流水线架构实现。该方法在保证边缘提取精度地前提下满足光学自主导航实时性的要求,对复杂的星体目标也具有较好的鲁棒性。     

一种改进的地磁匹配算法研究

针对复杂电子环境中的飞行器,如何克服主惯导系统的误差发散现象,抑制其固有漂移,是实现高精度自主导航的关键。地磁导航以自主、全天候、无时间累积误差等特点成为新型自主导航手段,它的精度主要取决于地磁匹配算法的精度。在此提出一种改进的地磁匹配算法,首先采用快速方差法（MSD）进行预匹配;接着采用抗旋转的插值平移法,进行精匹配。结合粗匹配和精匹配,组成一种高效的地磁匹配算法。通过仿真研究表明,该算法具有精度高,抗小角度旋转,匹配速度快等优点。     

火星探测环绕段自主光学导航算法研究（特约）

针对火星探测环绕段自主导航需求,结合初始轨道参数及光学导航相机拍摄的火星图像,提出了一种基于火星本体的高精度自主导航方法。该方法首先利用初始轨道参数得到火星在导航相机像平面下的投影图,然后将该投影图与导航相机拍摄的火星图进行匹配融合得到火星的边缘图,后利用该边缘图进行精确椭圆拟合,继而可实现器-火视线距和视线矢量的测量,在算法仿真过程中充分考虑到了工程实现中可能会遇到的图像旋转、平移及尺寸变换问题,仿真结果表明:提出的利用先验信息的图像融合测量算法较单独利用火星图像进行导航测量的方法,精度和可靠度均有较大提升,可满足火星探测环绕段的任务需求。