›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (3): 64-71.doi: 10.3780/j.issn.1000-758X.2013.03.010

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直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

 张承, 熊智, 王融, 刘建业, 彭惠   

  1. (南京航空航天大学导航研究中心,南京210016)
  • 收稿日期:2012-08-22 修回日期:2012-10-17 出版日期:2013-06-25 发布日期:2013-06-25
  • 作者简介:张 承 1988年生,2010年毕业于上海交通大学热能与动力工程专业,现为南京航空航天大学导航、制导与控制专业硕士研究生,研究方向为天文导航。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(91016019)〖BFQ〗;航空科学基金(2011ZC52044);江苏省高校青蓝工程;江苏高校优势学科建设工程;中央高校基本科研业务费专项;南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(BCXJ10-05)资助项目

NewINS/CNSIntegratedAlgorithmOnAerospaceVehiclewithDirectlySensingHorizon

 ZHANG  Cheng, XIONG  Zhi, WANG  Rong, LIU  Jian-Ye, PENG  Hui   

  1. (NavigationResearchCenter,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing210016)
  • Received:2012-08-22 Revised:2012-10-17 Online:2013-06-25 Published:2013-06-25

摘要: 传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题。针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型。所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位。该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性。

关键词: 卡尔曼滤波, 红外地平仪, 星敏感器, 组合导航, 惯性导航系统, 空天飞行器

Abstract: InthetraditionalINS/CNSintegratedalgorithm,thesystemnoiseiscorrelatedwiththemeasurednoisebecausethecelestialobservationoutputcouplesthehorizontalplatformbenchmarkerror.Tofixthisproblem,theprincipleofusingcelestialobservationtomodifygyroscopeexcursionwasanalyzed,andanaerospacevehiclepositioningandnavigationthemebasedondirectlysensinghorizontoachievecelestialanalyticalpositioningandintegratedfilteringwasproposed,thentherelevantintegratedfiltermodelwasbuilt.Inthetheme,aninertiabenchmarkwasbuiltbystarsensorandgyro,thencelestialpositioningbasedoninfraredhorizonsensorwascalculated,andatlasttheINS/CNSintegratedfilteringwasimplemented.Thisthemefullytakestheadvantageoftheaccuratecelestialinformationandsucceedsinmakingthesystemnoiseandthemeasurednoiseindependent.Thesimulationresultsshowthevalidityoftheproposedtheme.

Key words: Kalmanfiltering, Infraredhorizonsensor, Starsensor, Integratednavigation, Inertialnavigationsystem, Aerospacevehicle