空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、考慮到空天飛行器特殊的飛行任務(wù)和復(fù)雜的飛行環(huán)境，單一的導(dǎo)航系統(tǒng)難以完全獨(dú)立的為空天飛行器提供高精度的導(dǎo)航參數(shù)。為此，本文針對(duì)性開(kāi)展空天飛行器多源信息融合自主導(dǎo)航及系統(tǒng)實(shí)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(dǎo)航系統(tǒng)和多源數(shù)據(jù)融合算法，為空天飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的工程化實(shí)現(xiàn)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。
　　本文針對(duì)發(fā)射主動(dòng)段高精度導(dǎo)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(dǎo)航算法；同時(shí)以

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

3、導(dǎo)航系統(tǒng)誤差增量狀態(tài)方程，構(gòu)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(dǎo)航系統(tǒng)量測(cè)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射慣性系下導(dǎo)航系統(tǒng)誤差參數(shù)的動(dòng)態(tài)估計(jì)，仿真結(jié)果表明采用EKF濾波算法能提供比較精確的組合導(dǎo)航參數(shù)，從而為進(jìn)一步提高空天飛行器組合導(dǎo)航多源信息融合算法的性能提供了研究基礎(chǔ)。進(jìn)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(yīng)的基于發(fā)射慣性系的組合導(dǎo)航非線性濾波方法，在分析了組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波方程線性化展開(kāi)的影響基礎(chǔ)上

4、，重點(diǎn)研究了基于粒子采樣的無(wú)跡卡爾曼濾波算法(Unscented Kalman Filter，UKF)和粒子濾波算法(Particle Filter，PF)，設(shè)計(jì)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(dǎo)航濾波方法，建立了相應(yīng)的濾波狀態(tài)方程和量測(cè)方程；分別采用UKF和PF進(jìn)行組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)估計(jì)，仿真結(jié)果表明，相比于EKF濾波算法，本文所設(shè)計(jì)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(dǎo)航精度，從而為