高动态近空间飞行器多源组合导航系统信息融合算法研究

基本信息
批准号:61903337
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:杨淑洁
学科分类:
依托单位:浙江海洋大学
批准年份:2019
结题年份:2022
起止时间:2020-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:
关键词:
高动态近空间飞行器信息融合自主导航滤波方法
结项摘要

Near-space vehicles with high dynamics have long flight distance, large flight span and complex working environment, and this will set high requirements on the accuracy, reliability and adaptivity of the navigation system. The navigation system reliability and stability cannot be fully guaranteed with only inertial navigation or simple mode integrated navigation. Therefore, it is urgently needed to use multi-source navigation information to improve the navigation adaptivity with high dynamics and complex environments, thus providing high-precision, high-reliability, long-lasting and continuous navigation information for near-space vehicles. In this regard, this project studies the navigation system of near-space vehicles. In order to improve the navigation precision and robustness for near-space flights, this work investigates the autonomous navigation algorithm with considering their dynamic behaviors and environment characteristics. Particularly, the multi-source information framework design and fusion algorithm is the study focus, which strongly affects the precision, reliability and adaptivity of the navigation system.  This work aims to improve the adaptability of existing navigation methods for near-space vehicles with high dynamics and complex flight environment and optimize the multi-source information fusion algorithm for efficient and reliable integrated navigation.

高动态近空间飞行器的飞行距离远、跨度大、环境复杂,对导航系统的精度、可靠性和自适应能力提出了很高要求,仅依靠惯导或单一组合模式难以可靠稳定工作。因此,利用多种导航手段实现互补组合和信息冗余,为近空间飞行器提供高精度、高可靠、持久连续的导航信息,是亟待突破的关键技术。为此,本项目以典型的高动态近空间飞行器为背景,结合其运动特性和飞行环境特点,改进惯导系统模型和解算方法,建立复杂干扰条件下的导航传感器量测模型,并研究能够适应复杂干扰和测量条件变化的组合导航信息融合算法,优化信息融合结构设计,以提高导航系统的全程导航精度以及可靠性和自适应能力。项目旨在改善近空间飞行器导航系统在高动态与复杂环境下的适应性,完成多种导航信息的优化综合,进而实现高动态近空间飞行器全程多传感器导航信息的高效利用和可靠融合。

项目摘要

近空间飞行器的飞行距离远、跨度大、飞行环境复杂,对导航系统的精度、可靠性和自适应能力提出了很高要求,仅依靠惯导或单一组合模式难以可靠稳定工作。本项目针对近空间飞行器在高动态与复杂环境下对导航系统性能的需求,开展了近空间多源信息融合自主导航技术的研究。对适应复杂环境与测量条件的多源导航信息融合技术进行了深入研究,解决了多源组合导航系统信息融合机理分析与融合结构优化问题和复杂干扰条件下系统中存在不确定因素时的信息融合问题,实现高动态近空间飞行器导航信息的高效利用和可靠融合。.本项目以典型的高动态近空间飞行器为背景,结合其运动特性和飞行环境特点,改进惯导系统模型和解算方法,采用频域内的惯导解算方法抑制不可交换性误差、提高了惯导解算的精度。提出了一种基于高精度数字水平的惯性/天文紧组合导航方法,解决了传统惯性/组合天文组合导航对惯导水平基准依赖的问题,提高了导航精度。提出了一种低保守性的鲁棒滤波设计方法,减少了由系统中的噪声不确定和量测滞后带来的导航误差,提高了导航系统的精度和鲁棒性。构建了近空间飞行器导航系统性能验证仿真平台,为近空间飞行器自主导航系统的研究和实现提供了基础。.在本基金支持下,项目组在项目研究期间共发表SCI检索论文 5 篇, EI会议论文 1 篇,北大核心收录论文 1 篇,授权国家发明专利 2 项。.在学生培养方面,在本项目支持下共指导本科毕业设计 12 人,硕士研究生 3 人。基于本项目的研究成果,指导研究生团队设计的“用于海洋漂浮垃圾回收的海空协同系统”获得第三届中国研究生人工智能创新大赛全国三等奖。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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