简介：立方星的姿态测量与控制系统常采用磁测磁控结合偏置动量轮的方案,整星剩磁干扰力矩是影响姿态控制精度的重要因素之一。提出了一种利用磁强计实现剩磁矩在轨辨识与利用磁力矩器实现剩磁矩主动补偿的新方案：基于磁强计输出和卫星姿态动力学建立了剩磁矩在轨辨识模型,并利用采样滤波器（UKF）提高单磁强计条件下的辨识效果;把控制对象简化成线性定常系统,分析了剩磁干扰力矩对姿态的影响数学模型,并针对磁力矩器和磁强计分时工作的特点,基于叠加性原理提出了基于角速度的剩磁矩主动补偿算法。仿真研究表明,在1000s内剩磁矩在轨辨识精度为0.001A×m~2量级,主动补偿后,偏航角、滚动角与俯仰角控制误差分别从4.3°、4.6°与2.1°均减少至0.4°以内。提出的方法为类似配置卫星减少剩磁干扰力矩的影响提供了一种新思路。

简介：针对星敏感器地平仪联合自主定轨算法在工程中不易应用及工程应用中定轨精度较低等问题,提出了一种改进的自主定轨算法。第一,调整算法观测量,利用惯性坐标系下地心矢量替代星光角距值作为Kalman滤波方程的观测量,以适应卫星星敏感器标准输出;第二,在算法中加入敏感器误差处理环节,包括对敏感器的常值误差进行求取,从而实现对地心矢量测量值的修正,以及用抗野值方法对尖峰噪声误差进行处理,从而消除尖峰噪声对Kalman滤波定轨算法的影响;第三,采用无迹Kalman滤波算法将具有新的观测量与敏感器误差处理环节的改进的天文导航算法加以实现。通过某在轨中轨道卫星数据校验表明,改进后的自主定轨算法定轨精度在千米量级,可在工程中有效实施。

简介：针对传统天文导航方法和GNSS导航方法应用于中高轨道航天器尤其是大椭圆轨道机动航天器自主导航的缺陷，提出一种基于低轨道天基平台实时跟踪观测的轨道机动航天器在轨绝对导航方法。其具体实施过程为布置于低轨道的天基平台利用其自带观测敏感器对轨道机动航天器进行全程实时跟踪测量，并将测量所得的星光角距信息和测距信息发送至轨道机动航天器，航天器根据接收得的量测信息结合自身状态预估信息通过最优滤波估计算法实现导航解算。仿真结果表明该方案具备较强的可行性，且该导航系统具有较高的导航估计精度，能够弥补传统天文导航和GNSS导航方法的不足之处，当天基平台自主定轨精度为80m时轨道机动航天器导航位置估计误差在120m以内。

简介：基于传统小卫星对轨道和姿态参数确定采用分别计算的复杂模式,提出了一种利用地磁场和天文信息同时确定卫星轨道和姿态参数的新方法.首先通过分析小卫星轨道动力学J2模型和卫星姿态动力学模型,建立系统状态方程.其次将三轴磁强计与地磁场模型参考值的矢量作差,分析微分差值与状态变量的数学关系,建立定位/定姿观测方程.利用星敏感器提供的高精度姿态信息,建立定姿观测方程,同时利用星敏感器间接敏感地平观测折射恒星,建立定位观测方程.最后提出基于信息融合的先进滤波算法,并通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析,论证所设计一体化方法提高了系统定轨/定姿的精度和可靠性.

简介：为克服极区经线收敛引起的惯导系统定位定向难题,同时为实现中低纬度地区和高纬度地区导航算法形式的统一,提出了以游移方位惯导编排为内核的极区间接格网导航算法.推导了游移坐标系和格网坐标系间的方向余弦矩阵,以此可间接获取格网航向和格网速度,同时用地心地固坐标替换经纬高定位参数,解决了极区的导航定位问题.仿真分析了两组特定飞行轨迹下的算法性能,并与直接格网惯导力学编排算法进行了比较,结果表明二者导航精度相当,可满足极区导航的需要.

简介：针对采用固定指北坐标系的双轴惯性导航系统运行在高纬度地区时的导航算法失效问题,在横向惯性导航方法的基础上,以双轴旋转调制惯导系统为对象,提出了一种以游移方位坐标系为导航坐标系的惯性导航方法。首先分析了传统机械编排下的极区导航方法在极区工作的缺陷,进而建立了新的机械编排方法。在横向地球模型下,推导了基于横向游移坐标系的极区机械编排方法,并给出了该方法在全球范围进行导航的流程,从而能够保证双轴惯导系统在高低纬度地区工作的流畅性和平稳性。最后进行了仿真分析,并通过虚拟极区技术,利用实际跑车试验数据完成极区导航算法的半实物试验验证,其24小时导航精度与传统坐标系下的导航精度基本一致。试验和仿真结果表明,横向坐标系可以满足舰船航行穿越极点以及极区导航的需求。

简介：传统地形辅助导航适配区选择主要根据某一个地形特征参数的大小决定,因此不可避免地存在对地形适配性评判的不全面性。为了克服传统方法的缺点,提出了一种基于熵值法赋权灰色关联决策的地形辅助导航适配区选择方法,该方法综合考虑了地形标准差、粗糙度、地形高度熵及相关系数对适配区选择的影响。首先,利用计算得到的各特征参数值构建灰色决策矩阵;其次,对决策矩阵进行极差变换以及归一化处理得到灰色关联判断矩阵;最后,采用熵值赋权法客观计算各决策属性的权重,得到地形适配性综合评价指标。仿真结果表明,在评价值高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小。