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航空航天技术

高超再入无人飞行器可重复使用、高速飞行，未来应用广泛，意义重大。重返大气层过程中面临的主要难点之一就是精确导航。惯性导航系统与卫星导航系统是最重要的导航子系统，原有的松/紧组合方案无法承受再入过程的大动态和强干扰，应采用更先进的导航方案。 首先设计了高超再入无人飞行器导航总体方案，重点研究惯性/卫星超紧组合导航技术，实现惯导和卫导相互辅助，提高系统在大动态和强干扰下的性能。在此基础上研究先进信息融合及滤波技术，采用神经网络优化的模糊控制和联邦滤波矢 量跟踪实现量测噪声模型在线自适应，采用载波频率误差补偿技术提高系统动态性能。 为了解决在变噪声情况下量测噪声模型失真导致组合精度降低甚至发散的问题，在超紧组合导航系统中加入模糊逻辑自适应技术，并采用人工神经网络对模糊逻辑自适应调节器进行离线训练，优化模糊逻辑自适应调节器的参数，以达到更优的调节效果。基于模糊逻辑自适应的惯性/卫星超紧组合导航系统采用INS和GNSS的伪距/伪距率差值作为组合导航滤波器的量测。DLL和PLL采用传统二阶跟踪回路，标量跟踪，各跟踪通道相互独立。

“矢量跟踪滤波器”替代了传统GNSS接收机并行标量跟踪环路。信号幅度估计器首先根据相关信息得到信号幅度，之后矢量跟踪滤波器以各跟踪环路的超前信息、当前信息和延迟信息作为输入，融合各通道信息进行最优估计，输出各通道的伪距和伪距率及其各自可信度，并将这些信息提供给组合导航滤波器作为量测和量测的噪声模型。 为验证上述方案，需搭建全数字仿真验证平台，包括轨迹生成、卫星中频数据仿真、惯导数据仿真及组合导航算法等各环节。本项目可有效提升导航系统在大动态、强干扰和变噪声情况下的可用性及精度，对高超再入飞行器具有重要意义。

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