空天飞行器多源信息融合自主导航及系统实现研究

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1、中图分类号：V249.3论文编号：102870315-S185学科分类号：081105硕士学位论文空天飞行器多源信息融合自主导航及系统实现研究研究生姓名潘加亮学科、专业导航、制导与控制研究方向多信息融合组合导航指导教师熊智研究员南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringTheresearchonautonom

2、ousnavigationwithmulti-sourceinformationfusionandsystemrealizationofAerospaceVehicleAThesisinNavigationGuidanceandControlbyPanJialiangAdvisedbyProfessorXiongZhiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2015承

3、诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：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

4、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

5、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(ExtendedKalmanFilter,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

6、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(UnscentedKalmanFilter,UKF)和粒子滤波算法(ParticleFilter,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

7、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

8、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IAbstractTheAerospaceVehicle(ASV)hasthecharacteristicsthatitsflightmissionisspecialanditsflightenvironmentiscomplex,soasinglenavigationsystemcannotindependentlyprovide