空天飞行器多源信息融合自主导航及系统实现研究

发布时间：2017-04-14 21:01

  本文关键词：空天飞行器多源信息融合自主导航及系统实现研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：考虑到空天飞行器特殊的飞行任务和复杂的飞行环境,单一的导航系统难以完全独立的为空天飞行器提供高精度的导航参数。为此,本文针对性开展空天飞行器多源信息融合自主导航及系统实现方面的研究,以期提出适用于空天飞行器的多源信息融合自主导航系统和多源数据融合算法,为空天飞行器组合导航系统的工程化实现提供理论基础和技术支撑。为保证空天飞行器在复杂环境中准确地完成飞行任务,针对发射主动段高精度导航的需求,本文建立了基于发射惯性系的捷联解算模型,研究了发射惯性系下的捷联惯性导航算法;同时以发射惯性系下捷联惯性导航系统为基础,在综合分析空天飞行器不同飞行阶段对导航系统的基本需求基础上,还设计了相应的多源信息融合自主导航配置总体方案,从而为空天飞行器多源信息融合自主导航系统的实现提供了基本依据。为有效实现基于发射惯性系下的多源导航信息高精度融合,针对发射惯性系下空天飞行器导航系统的非线性状态模型,本文在分析扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)基本原理的基础上,建立了发射惯性系下空天飞行器组合导航系统误差增量状态方程,构建了空天飞行器惯性/卫星/星敏感器/紫外敏感器多源信息融合组合导航系统量测模型,以实现对发射惯性系下导航系统误差参数的动态估计,仿真结果表明采用EKF滤波算法能提供比较精确的组合导航参数,从而为进一步提高空天飞行器组合导航多源信息融合算法的性能提供了研究基础。为进一步提高跨空天飞行条件下的组合滤波算法性能,论文深入研究了相应的基于发射惯性系的组合导航非线性滤波方法,在分析了组合导航系统滤波方程线性化展开的影响基础上,重点研究了基于粒子采样的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)和粒子滤波算法(Particle Filter,PF),设计了发射惯性系下基于UKF和PF滤波原理的空天飞行器非线性组合导航滤波方法,建立了相应的滤波状态方程和量测方程;分别采用UKF和PF进行组合导航系统状态参数估计,仿真结果表明,相比于EKF滤波算法,本文所设计的基于粒子采样原理的UKF和PF滤波算法均能明显提高组合导航精度,从而为空天飞行器组合导航非线性滤波算法的实现提供了理论支撑。为有效验证本文所研究的空天飞行器组合导航方案及滤波算法的综合性能,本文设计并实现了空天飞行器组合导航系统半物理仿真验证环境,基于PC104嵌入式计算机构建了相应的算法验证软硬件平台,并对所设计的EKF和UKF等滤波算法性能进行了综合分析和验证,从而为本文所研究的组合导航滤波算法的工程化应用提供了有益的参考。
【关键词】：空天飞行器 组合导航 发射惯性系 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249;TP202
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 缩略词13-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 论文研究背景14-15
• 1.2 空天飞行器及组合导航多源信息融合技术发展概述15-18
• 1.2.1 空天飞行器发展研究概述15-17
• 1.2.2 惯性组合导航系统研究概述17-18
• 1.2.3 组合导航多源信息融合理论研究概述18
• 1.3 论文研究目的与意义18-19
• 1.4 论文主要研究内容19-22
• 第二章 空天飞行器发射惯性系下捷联惯导算法编排及多源组合导航总体方案设计22-40
• 2.1 引言22
• 2.2 发射惯性系下的捷联惯性导航算法编排设计22-34
• 2.2.1 空间坐标系及其转化关系22-30
• 2.2.2 发射惯性系下捷联惯性导航算法设计30-32
• 2.2.3 捷联惯性导航算法仿真验证32-34
• 2.3 空天飞行器多源组合导航总体方案设计34-39
• 2.3.1 空天飞行器多源组合方案设计34-36
• 2.3.2 空天飞行器多源导航传感器的测量模型36-39
• 2.4 本章小结39-40
• 第三章 基于EKF的发射惯性系下组合导航系统多源信息融合方法40-52
• 3.1 引言40-41
• 3.2 空天飞行器多源信息融合组合导航滤波架构设计41-44
• 3.2.1 多源组合联邦滤波器结构设计41-43
• 3.2.2 联邦滤波器实现方案设计43
• 3.2.3 联邦滤波算法流程43-44
• 3.3 空天飞行器组合导航系统EKF滤波器设计44-48
• 3.3.1 EKF算法基本原理44-46
• 3.3.2 组合导航系统误差增量状态方程和量测方程46-47
• 3.3.3 基于EKF的组合导航计算流程47-48
• 3.4 基于EKF的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证48-51
• 3.4.1 组合导航系统EKF滤波算法仿真参数设置48
• 3.4.2 惯性/卫星/星敏感器组合导航算法仿真分析48-50
• 3.4.3 惯性/星敏感器/紫外敏感器组合导航算法仿真分析50-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第四章 基于UKF的发射惯性系下组合导航系统多源信息融合非线性滤波算法52-64
• 4.1 引言52
• 4.2 UKF算法基本原理52-55
• 4.2.1 UKF算法基本思想52-55
• 4.2.2 UKF算法特点55
• 4.3 空天飞行器组合导航系统UKF滤波器设计55-60
• 4.3.1 组合导航系统状态方程和量测方程55-56
• 4.3.2 组合导航系统简化UKF算法设计56-58
• 4.3.3 基于UKF的组合导航计算流程58-60
• 4.4 基于UKF的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证60-63
• 4.4.1 组合导航系统UKF滤波算法仿真参数设置60
• 4.4.2 惯性/卫星/星敏感器组合导航算法仿真分析60-62
• 4.4.3 惯性/星敏感器/紫外敏感器组合导航算法仿真分析62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 基于PF的发射惯性系下组合导航系统多源信息融合非线性滤波算法64-74
• 5.1 引言64-65
• 5.2 PF算法基本原理65-68
• 5.2.1 PF算法基本思想65-67
• 5.2.2 PF算法特点67-68
• 5.3 空天飞行器组合导航系统PF滤波器设计68-70
• 5.3.1 组合导航系统状态方程和量测方程68-69
• 5.3.2 基于PF的组合导航计算流程69-70
• 5.4 基于PF的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证70-73
• 5.4.1 组合导航系统PF滤波算法仿真参数设置70
• 5.4.2 惯性/卫星/星敏感器组合导航算法仿真分析70-72
• 5.4.3 惯性/星敏感器/紫外敏感器组合导航算法仿真分析72-73
• 5.5 本章小结73-74
• 第六章 空天飞行器多源信息融合系统半物理仿真实现研究74-87
• 6.1 引言74
• 6.2 多源信息融合系统半物理仿真验证总体方案74-75
• 6.3 多源信息融合系统半物理验证环境实现75-81
• 6.3.1 系统硬件总体实现75-78
• 6.3.2 系统软件总体实现78-80
• 6.3.3 组合导航系统半物理仿真环境实现效果80-81
• 6.4 组合导航系统综合性能测试81-86
• 6.4.1 组合导航系统半物理仿真参数设置81-82
• 6.4.2 捷联惯性导航算法半物理仿真验证82-83
• 6.4.3 惯性/卫星/星敏感器组合导航系统半物理仿真验证83-85
• 6.4.4 惯性/星敏感器/紫外敏感器组合导航系统半物理仿真验证85-86
• 6.5 本章小结86-87
• 第七章 总结与展望87-89
• 7.1 论文主要工作87-88
• 7.2 工作展望88-89
• 参考文献89-92
• 致谢92-93
• 在学期间的研究成果及学术论文93

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本文编号：306818