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基于天文观测的高空长航无人机组合导航技术研究

作　者: 高春雷
导　师: 熊智
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 制导与控制
关键词: 星光敏感器天文导航组合导航 Kalman滤波自适应滤波仿真平台
分类号: V249.328
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

高空长航无人机对于长航时导航的自主性、精度均提出了较高要求,单一的导航系统无法实现,而惯性导航系统和天文导航系统各自具有优缺点,对其进行组合可充分发挥各自的优势,构成自主性和抗干扰能力很强的高精度导航系统。为此,本文将主要针对高空长航无人机应用环境下基于天文观测信息的组合导航技术开展相关研究,以期提出一整套可应用于高空长航无人机的天文导航定姿、定位以及惯性/天文组合导航方案和算法,从而为天文导航的机载应用提供理论基础。本文针对高空长航无人机的特点,对机载环境下的天文导航定位、定姿算法及其误差特性进行了深入研究。针对双矢量定姿算法中常规的TRAID算法解算出的姿态矩阵对于两组矢量具有不对称性,本文研究了改进的TRAID算法,从而有效提高了姿态解算的精度。在高度差定位算法及改进的TRAID定姿算法基础上分别就其误差特性对天文定位和定姿的影响进行了详细研究,为下文的仿真研究提供了理论支持。本文以提出的机载天文定位、定姿算法为基础,结合高空长航无人机较为平稳等飞行特点,针对性研究了惯性/天文组合滤波算法。考虑到天文定位对高度不可观测,设计了高度辅助的惯性/天文位置组合导航系统。另外,针对星敏感器输出的是惯性系下姿态信息,无法直接应用于实际的机载地理系导航的问题,通过引入惯性导航位置误差转换矩阵和姿态误差转换矩阵,建立了星敏感器测量的惯性姿态到惯性导航计算输出的地理系姿态之间的耦合误差模型,并提出了相应的组合滤波算法。在惯性/天文组合导航研究基础上,针对高空长航无人机的多信息源特点以及未来北斗系统在高空长航无人机上的应用,通过引入卫星导航,构建了惯性/天文/卫星联邦滤波组合导航系统,提出了渐消Sage自适应滤波算法,通过对量测噪声阵在线自适应估计,并引入渐消因子限制滤波记忆长度,有效增强了滤波器的跟踪能力。基于惯性/天文组合导航算法的研究,本文还以VC++语言为开发环境,设计并实现了一套分布式架构的惯性/天文组合导航仿真平台,该平台具有良好的扩展能力和维护性。利用该平台可对各种模式下的惯性/天文组合导航算法进行仿真分析,从而为惯性/天文组合导航技术的进一步研究提供了一个良好的算法验证平台。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
图表清单  9-12
注释表  12-13
第一章绪论  13-21
  1.1 课题研究背景  13-14
  1.2 国内外研究成果与发展动态  14-18
    1.2.1 星光敏感器及天文导航技术发展现状  14-15
    1.2.2 高空长航无人机发展背景与现状  15-17
    1.2.3 机载CNS / INS 组合导航技术发展现状  17-18
  1.3 论文研究的目的和意义  18-19
  1.4 论文主要研究内容  19-21
第二章机载天文导航定位、定姿算法研究  21-32
  2.1 引言  21
  2.2 机载天文定位算法研究  21-25
    2.2.1 高度差天文定位算法  21-22
    2.2.2 天文定位仿真与分析  22-25
  2.3 机载天文定姿算法研究  25-30
    2.3.1 星敏感器姿态确定算法研究  25-27
    2.3.2 导航系下姿态确定算法研究  27-28
    2.3.3 天文定姿仿真与分析  28-30
  2.4 本章小结  30-32
第三章机载惯性/天文组合导航算法研究  32-49
  3.1 引言  32
  3.2 惯性/天文位置组合导航算法研究  32-37
    3.2.1 高度辅助的惯性/天文组合导航系统方案设计  32-33
    3.2.2 惯性/天文位置组合算法建模  33-35
    3.2.3 线性离散卡尔曼滤波算法  35-36
    3.2.4 惯性/天文位置组合仿真与分析  36-37
  3.3 惯性/天文姿态组合导航算法研究  37-41
    3.3.1 姿态观测量的预处理算法  38-39
    3.3.2 惯性/天文姿态组合数学模型  39-40
    3.3.3 惯性/天文姿态组合仿真  40-41
  3.4 耦合惯性位置误差的机载惯性/天文姿态组合算法研究  41-48
    3.4.1 地理系下姿态观测原理  41-44
    3.4.2 基于位置耦合误差建模的天文姿态观测方程  44-45
    3.4.3 基于位置耦合误差建模的惯性/天文姿态组合数学模型  45-46
    3.4.4 组合导航系统仿真与分析  46-48
  3.5 本章小结  48-49
第四章惯性/天文/卫星自适应联邦组合导航算法研究  49-59
  4.1 引言  49
  4.2 联邦滤波算法原理  49-52
    4.2.1 联邦滤波器一般结构  49-51
    4.2.2 联邦卡尔曼滤波器融合算法  51-52
  4.3 渐消Sage 自适应滤波算法  52-54
    4.3.1 简化的Sage 自适应滤波算法  52-53
    4.3.2 改进的渐消卡尔曼滤波算法  53
    4.3.3 渐消Sage 自适应滤波算法  53-54
  4.4 INS/CNS/GPS 组合导航系统的自适应联邦滤波器设计  54-56
    4.4.1 INS/CNS/GPS 组合导航系统数学模型  54-55
    4.4.2 渐消Sage 自适应联邦滤波  55-56
    4.4.3 联邦滤波信息分配系数自适应算法  56
  4.5 INS/CNS/GPS 自适应联邦滤波组合导航仿真验证  56-58
    4.5.1 仿真条件设置  56
    4.5.2 仿真结果比较与分析  56-58
  4.6 本章小结  58-59
第五章惯性/天文组合导航仿真平台设计与实现  59-75
  5.1 引言  59
  5.2 惯性/天文组合导航仿真平台总体设计  59-62
    5.2.1 组合导航系统总体结构  59-60
    5.2.2 基于TCP/IP 协议的系统网络通讯技术研究  60-62
  5.3 器件仿真子系统软件设计  62-65
    5.3.1 惯性器件仿真软件设计  62-63
    5.3.2 星跟踪器仿真软件设计  63-64
    5.3.3 星敏感器仿真软件设计  64-65
  5.4 导航解算子系统软件设计  65-68
    5.4.1 导航解算程序总体设计  65-66
    5.4.2 导航解算中的惯性导航算法设计  66
    5.4.3 导航解算中的滤波器设计  66-67
    5.4.4 导航解算子系统实现  67-68
  5.5 监控与显示子系统软件设计  68-71
    5.5.1 可视化操作界面  68-69
    5.5.2 实时导航数据显示  69-70
    5.5.3 基于 STK 的可视化仿真研究  70-71
  5.6 仿真系统性能验证  71-74
  5.7 本章小结  74-75
第六章总结与展望  75-77
  6.1 本文所做的主要工作  75
  6.2 后续研究工作展望  75-77
参考文献  77-81
致谢  81-82
在学期间的研究成果及学术论文  82

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