本書以航天飛行器為應(yīng)用對(duì)象,從基本導(dǎo)航原理入手,系統(tǒng)講解了典型的導(dǎo)航原理、組合濾波算法和性能分析等,并通過編程示范,促進(jìn)讀者對(duì)導(dǎo)航原理和組合方法的掌握和應(yīng)用。
全書共有九章,主要內(nèi)容包括:航天組合導(dǎo)航的作用與發(fā)展趨勢(shì)、向量矩陣運(yùn)算基礎(chǔ)、隨機(jī)過程基礎(chǔ)、坐標(biāo)系與時(shí)間系統(tǒng)基礎(chǔ)、捷聯(lián)慣性導(dǎo)航原理、全球衛(wèi)星導(dǎo)航原理、地形輔助導(dǎo)航原理、天文導(dǎo)航原理、視覺導(dǎo)航原理、組合導(dǎo)航濾波算法基礎(chǔ)、慣性基組合導(dǎo)航方法與應(yīng)用。書中各章配備了相應(yīng)的練習(xí)題,同時(shí)為主要算法和例題均提供了參考程序。
本書可作為高等學(xué)?刂祁、儀器類和航空航天類專業(yè)的導(dǎo)航原理與技術(shù)課程的教學(xué)用書,也可供其他相關(guān)專業(yè)師生和科技人員參考。
制導(dǎo)導(dǎo)航與控制方向的經(jīng)典教程,既講導(dǎo)航也講組合導(dǎo)航,文字通俗易懂,實(shí)例豐富,MATLAB代碼詳盡。
本書免費(fèi)提供書中部分例題的源程序和部分習(xí)題的參考答案,有需要的讀者請(qǐng)發(fā)送郵件至bhrhfs@163.com申請(qǐng)獲取。若有出版需求或需其他幫助,可致電01082317738
人類很早就有了飛天的夢(mèng)想,1944年,V2火箭成功地飛躍了Karman線,成為人類歷史上第一個(gè)到達(dá)太空的航天器。第二次世界大戰(zhàn)后,航天技術(shù)得到快速發(fā)展:彈道導(dǎo)彈、衛(wèi)星、飛船和空間站等航天器先后升空;載人登月成功實(shí)現(xiàn);深空探測(cè)器不僅成功著陸火星,還飛向了太陽系的邊緣。蓬勃發(fā)展的航天技術(shù)不僅為我們揭開宇宙奧秘提供了鑰匙,也為我們過上更好的生活創(chuàng)造了條件。在航天器中,作為實(shí)時(shí)姿態(tài)、速度和位置等飛行狀態(tài)的測(cè)量單元,導(dǎo)航系統(tǒng)是最關(guān)鍵的分系統(tǒng)之一,實(shí)際上,在V2火箭的研究中,一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)就是研制導(dǎo)航系統(tǒng)。導(dǎo)航系統(tǒng)的正常工作是航天器自主飛行和完成各種精確任務(wù)的基礎(chǔ),而航天器失效或任務(wù)失敗的主要因素之一就是導(dǎo)航系統(tǒng)出現(xiàn)故障,因此,提高導(dǎo)航系統(tǒng)的性能(特別是可靠性)一直是航天器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。通過組合濾波算法,將兩個(gè)或兩個(gè)以上的導(dǎo)航系統(tǒng)組合起來,構(gòu)建成的組合導(dǎo)航系統(tǒng),不僅提高了導(dǎo)航精度,還提升了導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性,因此,組合導(dǎo)航系統(tǒng)在航天器中得到了普遍應(yīng)用。
目前,已經(jīng)有不少教材介紹了組合導(dǎo)航的原理和方法,從側(cè)重點(diǎn)上看,主要分為兩類:一類是以組合濾波算法為重點(diǎn),以某種組合導(dǎo)航方法為應(yīng)用案例,介紹如何將濾波算法應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中;另一類是以導(dǎo)航方法為主,重點(diǎn)介紹導(dǎo)航原理和設(shè)計(jì)方法,將組合濾波算法視作設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)之一,不作重點(diǎn)介紹。顯然,從側(cè)重點(diǎn)上看,由于前者過于重視濾波算法,而濾波算法只是組合導(dǎo)航的一個(gè)環(huán)節(jié),因此,這類教材并不適用于航天組合導(dǎo)航原理的教學(xué)。后者作為航天組合導(dǎo)航原理的教材似乎更為合適;但是,目前的相關(guān)教材通常是以慣性導(dǎo)航和衛(wèi)星導(dǎo)航的組合為主,很少涉及天文導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航和地形輔助導(dǎo)航等其他導(dǎo)航方法,對(duì)濾波算法的介紹也過于簡(jiǎn)潔,不利于讀者對(duì)相關(guān)原理的學(xué)習(xí)和掌握。另外,目前大部分的教材均未提供相關(guān)例程,不利于初學(xué)者理解和掌握相關(guān)算法,以及其后續(xù)應(yīng)用。
針對(duì)這些問題,作者以航天器為應(yīng)用對(duì)象,編寫了這本以典型的導(dǎo)航原理和濾波算法原理介紹為重點(diǎn)的教材,在加強(qiáng)基本原理講解的同時(shí),配備了適當(dāng)?shù)睦},以解釋和示范有關(guān)原理和方法;針對(duì)大部分導(dǎo)航和濾波算法,配備了示范編程代碼,提供了可以執(zhí)行的算法程序,以加深讀者對(duì)有關(guān)算法的理解,讀者后續(xù)可以基于這些例程進(jìn)行更復(fù)雜的應(yīng)用編程。
本教材主要包括如下幾部分:
(1) 緒論和相關(guān)基礎(chǔ)部分。這部分由第1章和第2章組成,其中:第1章主要介紹航空器與航天器的區(qū)別、航天器的組成、航天導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展歷史和未來發(fā)展趨勢(shì),幫助讀者建立組合導(dǎo)航的基本概念;第2章主要介紹本教材用到的向量、矩陣和隨機(jī)過程等相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí),以及本教材使用到的主要坐標(biāo)系、時(shí)間系統(tǒng)和地球重力場(chǎng)模型等基礎(chǔ)知識(shí),為讀者學(xué)習(xí)后續(xù)的算法和導(dǎo)航原理奠定基礎(chǔ)。
(2) 典型航天導(dǎo)航原理部分。這部分由第3章至第7章組成:第3章介紹捷聯(lián)慣性導(dǎo)航原理,包括陀螺儀、加速度計(jì)、標(biāo)定與誤差建模、導(dǎo)航解算、初始對(duì)準(zhǔn)和高動(dòng)態(tài)解算等工作原理和解算算法;第4章介紹全球衛(wèi)星導(dǎo)航原理,包括無線電定位原理、衛(wèi)星信號(hào)結(jié)構(gòu)、衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)成、信號(hào)接收處理和導(dǎo)航解算等;第5章介紹地形輔助導(dǎo)航原理,包括地形輔助導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)成、SITAN匹配算法、TERCOM匹配算法和3D Zernike矩匹配算法等;第6章介紹視覺導(dǎo)航原理,包括雙目立體視覺位姿測(cè)量原理、相機(jī)標(biāo)定方法、圖像預(yù)處理方法、圖像特征提取方法和航天視覺導(dǎo)航應(yīng)用等;第7章介紹天文導(dǎo)航原理,包括典型的天文導(dǎo)航敏感器和星敏感器定姿原理、天文定位原理和基于地球觀測(cè)的天文定位原理等。
(3) 組合濾波算法和典型慣性基組合導(dǎo)航方法與應(yīng)用部分。這部分由第8章和第9章組成:第8章介紹狀態(tài)線性估計(jì)原理和算法,包括狀態(tài)預(yù)測(cè)、狀態(tài)濾波、Kalman濾波和性能分析方法等,為讀者學(xué)習(xí)組合導(dǎo)航的濾波算法打下理論基礎(chǔ);第9章介紹兩種典型的慣性基組合導(dǎo)航系統(tǒng),分別為衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航和天文/慣性組合導(dǎo)航,并從組合模式、狀態(tài)建模、量測(cè)建模和濾波算法構(gòu)建等方面進(jìn)行全面介紹,并給出編程示范。
本教材的每一章均配備了一定量的習(xí)題,供讀者鞏固有關(guān)知識(shí)點(diǎn)。在有關(guān)算法介紹部分,為大部分算法配備了例程,讀者可以參考有關(guān)程序編制自己的算法程序。
本教材的第6章和第7章分別由北京航空航天大學(xué)的孟偲和王海涌負(fù)責(zé)編寫,其余章節(jié)由北京航空航天大學(xué)的王可東和周俊杰負(fù)責(zé)編寫。
由于作者水平有限,教材中難免有不當(dāng)之處,歡迎讀者批評(píng)指正。
作者
2024年7月
第1章緒論1
1.1航空器與航天器1
1.1.1空與天1
1.1.2航空器與航天器的定義1
1.2航天器導(dǎo)航2
1.2.1航天器組成2
1.2.2制導(dǎo)、導(dǎo)航與控制系統(tǒng)3
1.2.3航天器導(dǎo)航系統(tǒng)4
1.3航天導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)展5
1.3.1慣性導(dǎo)航5
1.3.2衛(wèi)星導(dǎo)航9
1.3.3天文導(dǎo)航12
1.3.4地形輔助導(dǎo)航15
1.3.5視覺導(dǎo)航16
1.3.6組合導(dǎo)航18
1.4本教材所包含的內(nèi)容23
1.5MATLAB編程語言簡(jiǎn)介24
1.5.1軟件界面簡(jiǎn)介24
1.5.2常用的操作命令25
1.5.3m文件26
1.5.4繪圖27
習(xí)題30
第2章相關(guān)基礎(chǔ)31
2.1數(shù)學(xué)基礎(chǔ)31
2.1.1向量31
2.1.2矩陣33
2.1.3向量矩陣運(yùn)算36
2.1.4數(shù)值積分38
2.1.5概率42
2.1.6隨機(jī)變量44
2.1.7隨機(jī)過程55
2.2坐標(biāo)系和時(shí)間系統(tǒng)64
2.2.1三維直角坐標(biāo)系64
2.2.2天球坐標(biāo)系72
2.2.3時(shí)間系統(tǒng)75
2.2.4地球重力場(chǎng)模型78
習(xí)題80
第3章慣性導(dǎo)航82
3.1慣性儀器原理83
3.1.1加速度計(jì)83
3.1.2陀螺儀88
3.2慣性儀器標(biāo)定及誤差建模96
3.2.1轉(zhuǎn)臺(tái)標(biāo)定及誤差補(bǔ)償96
3.2.2隨機(jī)誤差建模99
3.3捷聯(lián)慣導(dǎo)解算113
3.3.1姿態(tài)解算114
3.3.2速度解算115
3.3.3位置解算116
3.4初始對(duì)準(zhǔn)116
3.4.1靜基準(zhǔn)對(duì)準(zhǔn)117
3.4.2動(dòng)基座組合對(duì)準(zhǔn)121
3.4.3傳遞對(duì)準(zhǔn)123
3.5高動(dòng)態(tài)慣導(dǎo)解算125
3.5.1二子樣慣導(dǎo)解算方法125
3.5.2四子樣解算算法128
習(xí)題132
第4章衛(wèi)星導(dǎo)航134
4.1無線電定位原理134
4.2衛(wèi)星信號(hào)結(jié)構(gòu)135
4.2.1載波135
4.2.2測(cè)距碼136
4.2.3導(dǎo)航電文146
4.2.4星上信號(hào)150
4.3全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介150
4.4衛(wèi)星信號(hào)的傳輸151
4.4.1信號(hào)衰減151
4.4.2信號(hào)延時(shí)152
4.4.3Doppler頻移152
4.5接收衛(wèi)星信號(hào)的處理和導(dǎo)航解算153
4.5.1信號(hào)解調(diào)原理153
4.5.2接收信號(hào)的處理流程154
4.5.3基帶處理155
4.5.4數(shù)據(jù)解碼177
4.5.5偽距定位182
4.5.6多普勒測(cè)速185
4.5.7精度因子186
習(xí)題187
第5章地形輔助導(dǎo)航189
5.1TAN系統(tǒng)簡(jiǎn)介189
5.1.1系統(tǒng)組成189
5.1.2高程測(cè)量傳感器190
5.1.3基準(zhǔn)地圖192
5.1.4匹配算法200
5.2SITAN算法200
5.2.1確定搜索范圍200
5.2.2并行Kalman濾波算法設(shè)計(jì)201
5.2.3地形線性化方法202
5.2.4匹配準(zhǔn)則203
5.2.5流程框圖204
5.3TERCOM算法209
5.3.1搜索范圍的確定209
5.3.2匹配準(zhǔn)則209
5.43D Zernike矩匹配算法215
5.4.13D Zernike矩215
5.4.2特征向量217
5.4.3階次和模板217
5.4.4匹配準(zhǔn)則218
習(xí)題221
第6章視覺導(dǎo)航222
6.1成像模型與攝像機(jī)標(biāo)定222
6.1.1相機(jī)成像模型222
6.1.2攝像機(jī)標(biāo)定225
6.2視覺位姿測(cè)量228
6.2.1基于視覺的目標(biāo)方位測(cè)量229
6.2.2基于單目視覺的位姿測(cè)量229
6.2.3基于立體視覺的近距離目標(biāo)空間位姿測(cè)量233
6.3特征提取和特征匹配241
6.3.1圖像預(yù)處理241
6.3.2特征提取245
6.3.3特征匹配255
6.4視覺導(dǎo)航應(yīng)用舉例259
6.4.1基于空間對(duì)接環(huán)的相對(duì)位姿測(cè)量259
6.4.2視覺SLAM263
習(xí)題267
第7章天文導(dǎo)航268
7.1天體敏感器268
7.1.1太陽敏感器268
7.1.2地球敏感器271
7.1.3恒星敏感器272
7.2基于星敏感器的星光定姿原理 273
7.2.1星表273
7.2.2星敏感器定姿算法276
7.2.3星圖模擬288
7.3純幾何天文定位方法292
7.3.1航海天文定位方法292
7.3.2空間純幾何天文定位方法299
7.4基于敏感地平的天文定位方法302
7.4.1直接敏感地平法302
7.4.2間接敏感地平法303
習(xí)題306
第8章組合濾波算法基礎(chǔ)307
8.1最優(yōu)估計(jì)307
8.1.1估計(jì)307
8.1.2最優(yōu)估計(jì)的一般過程308
8.2狀態(tài)預(yù)測(cè)308
8.2.1有色噪聲308
8.2.2線性系統(tǒng)模型310
8.2.3狀態(tài)預(yù)測(cè)314
8.3狀態(tài)濾波315
8.3.1量測(cè)建模315
8.3.2最小二乘估計(jì)315
8.3.3最小方差估計(jì)323
8.3.4概率最大估計(jì)333
8.4Kalman濾波算法335
8.4.1遞推濾波算法335
8.4.2模型建立336
8.4.3算法推導(dǎo)336
8.4.4離散Kalman濾波算法338
8.4.5Kalman濾波使用方法346
8.4.6Kalman濾波性能分析方法353
習(xí)題372
第9章慣性基組合導(dǎo)航373
9.1衛(wèi)星/慣性組合373
9.1.1組合模式373
9.1.2松組合模式375
9.1.3緊組合模式384
9.1.4超緊組合模式393
9.1.5深組合模式395
9.2天文/慣性組合399
9.2.1狀態(tài)建模399
9.2.2量測(cè)建模400
習(xí)題404
參考文獻(xiàn)405