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空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法
  • ISSN号:1006-2793
  • 期刊名称:《固体火箭技术》
  • 时间:0
  • 分类:V448[航空宇航科学与技术—飞行器设计;航空宇航科学技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学航天学院,西安710072, [2]中国西安卫星测控中心宇航动力学国家重点实验室,西安710043
  • 相关基金:国家自然基金(61174204)
中文摘要:

针对空间转移飞行器的工作环境和特点,分析了捷联惯性导航系统(SINS)、GPS和星敏感器(SS)的优缺点,提出了基于SINS/GPS/SS的空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法,该方法可取长补短,将GPS定位和星敏感器定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,建立了组合导航滤波模型,利用联邦滤波组合导航中各子滤波器没有私有状态变量的特点,改进了联邦Kalman滤波器,可动态地选取并优化信息分配因子,便于实时处理。仿真结果表明,改进的联邦滤波算法能充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息融合,比传统的联邦滤波算法有更高的估计精度,可满足空间转移飞行器长时间的自主导航要求,是一种较理想的自主导航方案,具有重要的工程应用价值。

英文摘要:

For the space transfer vehicle working environment and characteristics, information fusion method for autonomous navigation system of space transfer vehicle based on SINS/GPS/SS is proposed by means of the analysis of SINS, GPS and SS, and the integrated navigation filtering model is established. This method combines subtly the high precision advantage of GPS position with the high precision advantage of SS attitude to assist SINS. The each subfilter has not private state variable in the federal filte- ring integrated navigation, and the federal Kalman filter is improved by means of the subfilter characteristics. Thus, the information distribution factor is dynamically selected and optimized, and it is convenient for real-time processing. The simulation results show that the improved algorithm can make full use of the navigation system information, and is higher than the conventional algorithm in estimation accuracy. This method is a kind of more ideal autonomous navigation method during the long time autonomous navigation for space transfer vehicle, and this autonomous navigation method is very practical in the engineering application.

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期刊信息
  • 《固体火箭技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第四研究院 中国宇航学会固体推进专业委员会
  • 主编:何晓兴
  • 地址:西安市120信箱47所编辑部
  • 邮编:710025
  • 邮箱:gthjjs@163.com
  • 电话:029-83603254
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2793
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1176/V
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 航空航天类核心期刊,航天部科技期刊三等奖,陕西省科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6039