以火星采样返回任务中火星表面上升为背景,研究了基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)、嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)和无线电信标的组合导航方法。首先,在传统的IMU导航框架中加入由无线...以火星采样返回任务中火星表面上升为背景,研究了基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)、嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)和无线电信标的组合导航方法。首先,在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息,以及由FADS获取的动压、温度数据,建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型;然后,基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)技术对测量信息进行了融合,并压制了过程噪声和测量噪声,从而对上升器的状态进行了联合估计;最后,在数值仿真中,将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)技术进行了对比,在比较不同滤波器性能的同时,验证了组合导航方法的有效性。展开更多
针对月面着陆信标辅助导航中存在的信标位置不确定问题,提出了一种基于稀疏扩展混合滤波(SEHF)的信标辅助导航方法。首先采用稀疏扩展信息滤波(SEIF)进行量测更新过程,实现对着陆器当前位置、速度及月面信标位置的联合估计。在此基础上...针对月面着陆信标辅助导航中存在的信标位置不确定问题,提出了一种基于稀疏扩展混合滤波(SEHF)的信标辅助导航方法。首先采用稀疏扩展信息滤波(SEIF)进行量测更新过程,实现对着陆器当前位置、速度及月面信标位置的联合估计。在此基础上,进一步采用"均值矢量+信息矩阵"的混合形式进行状态预测过程,以提高算法在异步量测下的计算效率。仿真结果表明,所提出方法的收敛速度和估计精度均优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF),且相较于原始SEIF可缩短16%左右的计算耗时;此外,当信标位置存在150 m (1σ)初始误差时,所提出方法的着陆点位置估计优于50 m (CEP)。展开更多
文摘针对月面着陆信标辅助导航中存在的信标位置不确定问题,提出了一种基于稀疏扩展混合滤波(SEHF)的信标辅助导航方法。首先采用稀疏扩展信息滤波(SEIF)进行量测更新过程,实现对着陆器当前位置、速度及月面信标位置的联合估计。在此基础上,进一步采用"均值矢量+信息矩阵"的混合形式进行状态预测过程,以提高算法在异步量测下的计算效率。仿真结果表明,所提出方法的收敛速度和估计精度均优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF),且相较于原始SEIF可缩短16%左右的计算耗时;此外,当信标位置存在150 m (1σ)初始误差时,所提出方法的着陆点位置估计优于50 m (CEP)。