● 摘要
进场着陆是飞行的复杂阶段，无人飞行器的安全着陆也是无人飞行器研制的关键技术之一，因而对无人飞行器的进场着陆精确导航技术的研究也显得非常重要。随着航空航天技术的发展，对导航系统的性能要求越来越高，单一的惯性导航系统无法满足工程应用的要求，组合导航的方式已成为当前重要的导航系统实现方案。目前广泛应用的导航方案中，普遍问题是在无人飞行器的进场着陆过程中都使用了单一的导航方案，而事实上，无人飞行器从3000m 高空开始着陆时，需要经过下降至进场高度待机、下滑、拉平、飘落和滑行等五个阶段，每一阶段主要需要的位置信息和速度信息和精度都不一样。在分析现有的组合导航方案的基础上，针对无人飞行器进场着陆的特点，对其每个阶段进行分析，提出了分阶段组合导航系统。在无人飞行器进场着陆准备阶段采用SINS/DGPS组合导航；在下滑阶段采用SINS/DGPS/MLS组合导航；在拉平、飘落和滑行阶段采用SINS/DGPS/MLS/TAN组合导航。无论采用何种配置构成组合导航系统，组合导航系统都需要选择一个最优的在线信息融合策略将多种传感器提供的信息进行有效融合。当先进滤波方法应用于多导航传感器组合导航时，通常有两种途径：一种是集中滤波；另一种是分散滤波。集中滤波是利用一个滤波器集中处理所有导航的信息，结构简单，工程上易于实现，但滤波器状态维数高，计算负担重，且容错性能很差。而现在广泛应用于工程上的仍然是集中式卡尔曼滤波的方式。因此，本论文选用了一种分散滤波的方式，即联邦卡尔曼滤波算法对组合导航系统的传感器数据进行融合。为提高组合导航系统的可靠性，本论文探讨评估滤波性能的途径和方法并且进行故障检测方法的研究。针对故障检测方法的研究，本论文分别探讨了状态 检验法和残差 检测法，提出采用每个残差分量单独检测的方法。最后，本论文对各阶段采用的不同组合导航系统进行仿真，得出误差仿真结果并进行分析，得出结论证明本论文设计的分阶段组合导航系统能够实现无人飞行器的精准、安全着陆。