【摘 要】
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无人飞行体的组网或编队是实现多飞行体协同工作的重要方式,其成功应用依赖于飞行体间相对运动状态的测量和相对构型的保持,其中基于相对定位技术的相对状态确定方法是保障多
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无人飞行体的组网或编队是实现多飞行体协同工作的重要方式,其成功应用依赖于飞行体间相对运动状态的测量和相对构型的保持,其中基于相对定位技术的相对状态确定方法是保障多飞行体协同工作的基础,以此为背景,本文主要研究两种不同运动类型飞行体间的相对定位问题:一种是在有相对机动的情况下,研究了多飞行体的网络加入(即相对位置的确定)和网络维持(即相对构型的保持)算法,研究重点是解决机动中的算法稳定性问题。网络加入算法利用简单的运动模型的组合,通过中心节点组选择、机动状态判断、简单多模型和结果融合等多个步骤完成定位,有效提高了算法的稳定。在网络维持算法中,将加速度滤波与位置-速度滤波分离,通过两级滤波结构来及时跟踪飞行体相对状态的变化,并且采用H∞滤波技术增强跟踪的稳定性。仿真结果显示,机动中的多飞行体网络加入和网络维持算法稳定有效,在机动时刻未出现发散情况。另一种是在无相对机动情况下,针对编队卫星需保持高精度相对构型的要求,研究了基于相对距离测量信息的星间相对定位算法,研究重点是获取高精度的星间相对位置。为此,本文选取GPS定位值、GPS伪距单差值和星间相对距离作为初始定位算法的基本量测,对编队卫星的相对位置进行精度较高的初始定位。在高精度星间相对距离量测的支持下,定位精化算法采用强跟踪滤波技术有效抑制了J2摄动产生的模型误差,显著提高了相对定位的精度和滤波的稳定性。仿真结果表明,通过初始定位和定位精化过程,获取的编队卫星相对位置精度可以达到厘米级。
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