星圖識(shí)別與組合導(dǎo)航濾波方法研究.pdf

1、隨著飛行器技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)的性能要求越來越高，單一的導(dǎo)航方式已經(jīng)難以滿足工程應(yīng)用的要求，組合導(dǎo)航已成為當(dāng)前重要的導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)方案。SINS(捷聯(lián)導(dǎo)航系統(tǒng))/CNS(星光導(dǎo)航系統(tǒng))/GPS(全球定位系統(tǒng))組合導(dǎo)航就是一種重要的組合導(dǎo)航方式。本論文主要研究了SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航的星圖劃分方法、星圖識(shí)別方法，以及信息融合問題。論文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：
　　首先，對(duì)星圖劃分方法進(jìn)行了研究，提出了一種三階星圖劃

2、分方法。該方法從規(guī)避星空“空洞”區(qū)域的角度出發(fā)，根據(jù)星空中星體分布的特點(diǎn)和星敏感器捕獲星體的原理，分析了星空中星體之間的幾何關(guān)系。該算法還運(yùn)用天體幾何學(xué)理論，建立了三階星圖劃分模型，并使星敏感器避開星空中恒星分布稀薄的區(qū)域，對(duì)準(zhǔn)劃分好的星空區(qū)域打開，進(jìn)而確保一次成功地捕獲三顆星體。該方法不但能夠有效解決星體捕獲的“空洞”問題，而且能夠獲得較高的星圖識(shí)別率。
　　其次，對(duì)星圖識(shí)別方法進(jìn)行了研究，提出了兩種全天星圖識(shí)別算法。在飛行器慢

3、姿態(tài)機(jī)動(dòng)的情況下，提出了一種基于縮小識(shí)別星區(qū)的全天星圖識(shí)別算法。該算法根據(jù)星敏感器在快門時(shí)間內(nèi)圖像運(yùn)動(dòng)的原理，分析了多幅星圖中星敏感器光軸投影位置的相互關(guān)系。進(jìn)而采用星圖模式識(shí)別和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的理論來建立算法模型。在星敏感器可捕獲多顆星體的情況下，提出了一種基于星體特征值的全天星圖識(shí)別法。該算法根據(jù)星敏感器捕獲星體的原理，分析了星體附近區(qū)域的特征信息，采用星體特征值作為星體的識(shí)別因素，并建立了全天星圖識(shí)別模型。
　　接著，對(duì)非線性/

4、高斯誤差模型下SINS/CNS/GPS系統(tǒng)的信息融合問題進(jìn)行了研究。在混合非線性誤差模型下，簡化了UKF算法中的部分 UT變換過程，提出了一種改進(jìn)的UKF算法。針對(duì)SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，提出了一種聯(lián)邦UKF濾波法，該算法將改進(jìn)的UKF算法與聯(lián)邦濾波結(jié)合在一起，子濾波器采用改進(jìn)的UKF算法進(jìn)行濾波，再用聯(lián)邦濾波法進(jìn)行信息融合。該聯(lián)邦 UKF濾波法被應(yīng)用在SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，并進(jìn)行了仿真分析。研究了星圖識(shí)

5、別對(duì)組合導(dǎo)航的影響，將基于縮小識(shí)別星區(qū)的全天星圖識(shí)別法與聯(lián)邦 UKF濾波結(jié)合在一起，應(yīng)用在SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，并進(jìn)行了仿真分析。研究了星光導(dǎo)航對(duì)SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的影響，將SINS/CNS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)與SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行比較，并完成了相關(guān)仿真分析。
　　最后，對(duì)非線性/非高斯模型下SINS/CNS/GPS系統(tǒng)的信息融合問題進(jìn)行了研究，針對(duì)系統(tǒng)的非線性/非高斯特性，提出了一