X射线脉冲星导航研究的若干问题

X射线脉冲星导航(X-ray pulsar-based NAVigation,XNAV)是继惯性导航、天文导航、卫星导航之后的一种新型导航技术,由于它可以为大气层外的任意航天器提供自主导航能力且具有诸多优势,近年来受到国内外研究者的极大重视和深入研究.XNAV的研究内容包括相对论框架下的大尺度时空基准和导航模型、X射线脉冲星辐射机制和观测特性、X射线探测器的探测能力和X光子谱的信号处理、动态航天器导航方法和数据处理程序等多个领域,目前已经取得一些阶段性成果.在概述XNAV主要研究内容的基础上,对国内外相关文献中一些存在争议或者没有形成共识的问题提出了看法,对下一步需要解决的问题提出了建议,希望对我国XNAV的工程研究有所裨益.     

基于X射线脉冲星的Halo轨道卫星自主导航和控轨

讨论x射线脉冲星自主导航（X—raypulsar-basedautonomousnavigation,XNAV）技术应用于halo轨道卫星的可行性。给出halo轨道卫星的6维状态方程和基于x射线脉冲星导航的6维观测方程,对用x射线脉冲星导航和小推力方法控轨后的日地系第一平动点halo轨道卫星进行了数值模拟。结果表明：在现有的测量精度下,可以将卫星保持在标准轨道附近。最后对实验参数数值的选择给出了相应的分析讨论。     

基于X射线脉冲星的导航半实物仿真系统

为验证X射线脉冲星导航的关键技术,本文描述了基于X射线脉冲星导航的半实物仿真系统组成和工作原理,并搭建了基于X射线脉冲星导航的半实物仿真系统。系统由信号模拟单元、信号接收单元和导航估计单元组成,此系统可有效模拟X射线脉冲星导航的星源强度、周期及脉冲轮廓,记录X射线脉冲星单光子到达时间,恢复X射线脉冲星脉冲轮廓,计算X射线脉冲到达时间及导航估计解算。所设计的半实物仿真系统为X射线脉冲星导航算法测试提供了有效手段,对X射线脉冲星自主导航研究的可行性验证、动态性能测试以及工程应用具有一定的参考价值。     

X射线脉冲星导航的时延和频偏参量估计

X射线脉冲星导航(X-ray pulsar-based NAVigation,XNAV)的原始导航信息是航天器接收的X光子时间序列,在折叠过程中估计出观测脉冲轮廓与相应标准轮廓的时延、频偏和频偏变率等参量,是XNAV的关键问题.首先给出光子数序列等相位点的时间关系,利用Larsson周期折叠法和相干函数法求初步近似;然后采用最小二乘法求高级近似,并利用循环迭代得到较为精确的频偏和时延估计值.初步仿真试验结果表明:即使不进行消噪和平滑处理,该方法也可以获得高精度的估计参数.虽然这一算法较为复杂,但它证明了XNAV的导航方法是完全可行的.     

基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统

针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。     

基于脉冲星观测的导航星座自主导航数据融合方法

为解决完全依赖基于星间观测的导航星座长期自主导航的基准秩亏问题,提出基于脉冲星和星间链路的组合导航方法。给出了该方法的基本原理。为合理分散计算,采用简化和改进后的广义联邦滤波算法来对两种观测数据进行融合。仿真试验对该方法的合理性和可行性进行了验证。     

一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

X射线脉冲星Si-PIN探测器阵列研究北大核心

X射线脉冲星导航是一种全自主的导航方式,在深空导航领域有着重要的应用前景。针对短时高精度导航的需求,分析了影响导航精度的主要因素,论证了通过增大探测器面积实现较高导航精度前提下缩短探测时间的可行性。在此基础上,提出了采用硅-PIN探测器阵列的探测方式,并设计了硅-PIN探测器阵列前端模块及相应的后端处理电路。最后,通过试验验证了硅-PIN探测器阵列的探测方案在扩大探测面积的同时,仍可以保留硅-PIN探测器的优良性能,能够有效缩短探测时间,将来有望应用于X射线脉冲星导航系统。     

改进强跟踪粒子滤波及其在紧组合导航中的应用

如何提高粒子滤波中采样效率和算法对突变状态的跟踪能力,是粒子滤波算法研究和应用中的重点.将强跟踪滤波算法与粒子滤波算法相结合,提出了改进强跟踪粒子滤波(Improved Strong Tracking Particle Filter,ISTPF)算法,该算法通过强跟踪滤波生成一个修正项,并以此修正粒子滤波中的粒子样本,...     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

一种基于极坐标模型的多AUV协同导航与定位算法

为了解决多个自主式水下无人航行器(AUV)在作曲线轨迹的航行时常规协同导航算法精度较低的难题,提出了一种基于极坐标的多AUV协同导航与定位算法.首先,将本算法的模型、可观测性与常规的直角坐标系算法进行了分析与对比.接着,进行了基于实航数据的数值仿真.针对解决各种传感器受异常噪声干扰导致多AUV协同定位误差变大的问题,本...     

GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。     

基于MVEKF的单站无源定位跟踪方法研究

单站无源定位是电子战中的一项重要技术。采用基于到达方向(DOA)和到达时间差(TOA)测量信息,可以实现固定观测站对运动辐射源的无源定位和跟踪。讨论了扩展卡尔曼滤波(EKF)及其改进形式修正协方差的扩展卡尔曼滤波(MVEKF)2种算法的原理,指出了应用场合和适用条件,并运用EKF和MVEKF对无源定位进行滤波估计。通过仿真,说明了2种算法的有效性,并验证了MVEKF对定位性能的改善。