伪卫星协同编队控制与仿真

为保持4颗编队伪卫星的最佳几何布局,设计了一种综合自适应神经网络编队控制器,利用李亚普诺夫稳定性理论证明了"长机一僚机"方式的两机编队系统的稳定性。以两机编队为单元,根据相对位置和参考坐标系统,采用综合自适应神经网络结构对伪卫星系统进行分布式协同编队控制,使系统快速跟踪指令并保持最佳编队队形。对以无人机为平台的4颗伪卫星编队进行仿真,结果表明僚机能够快速跟随长机飞行并保持最佳编队队形,证明该编队控制器具有良好的稳定性和鲁棒性。

基于MEMS的测姿定向方法研究

针对MEMS惯性器件精度较低,MEMS惯导系统无法满足平台姿态精度要求的问题,本文提出了一种基于MEMS器件的测姿、定向方法。当载体近匀速运动时,利用加速度计和磁力计信息,采用垂直陀螺原理得到高精度的姿态信息,通过卡尔曼滤波估计出陀螺漂移,载体非近匀速运动时采用惯性姿态递推更新算法,补偿修正力矩和陀螺漂移误差,提高了载体的测姿定向精度。实验测试结果表明,采用本文的测姿定向方法后MEMS系统的姿态精度达到了0.6°,精度明显高于传统方法的精度,能够满足大多数中高精度平台的要求。

基于小视场星跟踪器的天文/惯性/卫星组合导航系统半实物仿真技术研究

因目前没有针对小视场星跟踪器的室内测试设备,而外场试验和试飞试验成本高、难度大,为了对组合导航系统的算法和性能进行测试,本文设计了一种基于小视场星跟踪器的天文/惯性/卫星组合导航半实物仿真系统。该系统根据实际采集的导航源数据建立误差仿真模型,产生仿真数据,结合组合导航系统原理样机中的导航处理器和显控单元实物模块,形成半实物仿真系统。它具有很强的灵活性和可扩展性,可有效地降低组合导航系统的实验成本,缩短研制周期,对研究组合导航系统的算法性能、系统特性和工程应用等具有重要理论和实践意义。

风场估计算法及其在组合导航中的应用

风场的不稳定性和随机性会严重影响无人机、飞艇等飞行器的导航定位精度,而现有的采用线性定常模型描述风场的方法会引起较大的建模误差。为了提高对风场的估计精度,在建立风场模型时将系统噪声和量测噪声假设为随机游走噪声,在状态方程中引入时变系数,建立了一种新的一阶线性时变自回归风场模型。在风场估计中采用抗差自适应滤波算法,以控制观测异常的影响,利用估计出的风场信息对SINS/SAR/CNS组合导航系统的航迹进行修正。仿真结果表明,所建立的时变风场模型能更好地描述风场信息的变化,抗差自适应滤波算法能有效抵制观测异常,提高组合导航系统的解算精度。