空天飛行器多源信息融合自主導航及系統(tǒng)實現(xiàn)研究.pdf

1、考慮到空天飛行器特殊的飛行任務和復雜的飛行環(huán)境，單一的導航系統(tǒng)難以完全獨立的為空天飛行器提供高精度的導航參數(shù)。為此，本文針對性開展空天飛行器多源信息融合自主導航及系統(tǒng)實現(xiàn)方面的研究，以期提出適用于空天飛行器的多源信息融合自主導航系統(tǒng)和多源數(shù)據(jù)融合算法，為空天飛行器組合導航系統(tǒng)的工程化實現(xiàn)提供理論基礎和技術支撐。
　　本文針對發(fā)射主動段高精度導航的需求，建立了基于發(fā)射慣性系的捷聯(lián)解算模型，研究了發(fā)射慣性系下的捷聯(lián)慣性導航算法；同時以

2、發(fā)射慣性系下捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)為基礎，在綜合分析空天飛行器不同飛行階段對導航系統(tǒng)的基本需求基礎上，還設計了相應的多源信息融合自主導航配置總體方案，從而為空天飛行器多源信息融合自主導航系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了基本依據(jù)。為有效實現(xiàn)基于發(fā)射慣性系下的多源導航信息高精度融合，針對發(fā)射慣性系下空天飛行器導航系統(tǒng)的非線性狀態(tài)模型，在分析擴展卡爾曼濾波算法(Extended Kalman Filter，EKF)基本原理的基礎上，建立了發(fā)射慣性系下空天飛行器組合

3、導航系統(tǒng)誤差增量狀態(tài)方程，構建了空天飛行器慣性/衛(wèi)星/星敏感器/紫外敏感器多源信息融合組合導航系統(tǒng)量測模型，以實現(xiàn)對發(fā)射慣性系下導航系統(tǒng)誤差參數(shù)的動態(tài)估計，仿真結果表明采用EKF濾波算法能提供比較精確的組合導航參數(shù)，從而為進一步提高空天飛行器組合導航多源信息融合算法的性能提供了研究基礎。進一步提高跨空天飛行條件下的組合濾波算法性能，深入研究了相應的基于發(fā)射慣性系的組合導航非線性濾波方法，在分析了組合導航系統(tǒng)濾波方程線性化展開的影響基礎上

4、，重點研究了基于粒子采樣的無跡卡爾曼濾波算法(Unscented Kalman Filter，UKF)和粒子濾波算法(Particle Filter，PF)，設計了發(fā)射慣性系下基于UKF和PF濾波原理的空天飛行器非線性組合導航濾波方法，建立了相應的濾波狀態(tài)方程和量測方程；分別采用UKF和PF進行組合導航系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)估計，仿真結果表明，相比于EKF濾波算法，本文所設計的基于粒子采樣原理的UKF和PF濾波算法均能明顯提高組合導航精度，從而為