【摘 要】
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随着导航精度需求的提高,多源导航逐渐成为了航天任务的首选方式。路标导航随着光学技术的发展应运而生,并且同CNS互相补偿,以提高组合导航的导航精度。同时,随着智能算法的发展,导航滤波算法也向着自适应性发展。因此,多源性、自适应性成为了导航新的发展方向,而高稳定性一直是导航的目标。本文以多源导航作为研究背景,主要做出了以下工作:（1）首先,在预处理阶段,通过BP神经网络对捕获的数据进行检测和补偿,获取
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随着导航精度需求的提高,多源导航逐渐成为了航天任务的首选方式。路标导航随着光学技术的发展应运而生,并且同CNS互相补偿,以提高组合导航的导航精度。同时,随着智能算法的发展,导航滤波算法也向着自适应性发展。因此,多源性、自适应性成为了导航新的发展方向,而高稳定性一直是导航的目标。本文以多源导航作为研究背景,主要做出了以下工作:（1）首先,在预处理阶段,通过BP神经网络对捕获的数据进行检测和补偿,获取了连续性强、特征明显的导航数据;（2）以路标导航作为研究基础,借鉴现有的天文导航定位定姿方法,提出了一种利用相机进行路标定位和定姿的导航方法。在仿真段同SINS相结合,对比未定姿的实验结果,发现充分利用相机的图像信息进行定姿的方法确实有效;（3）在多源导航的研究过程中,以联邦滤波作为出发点,利用Sage-Husa自适应滤波来改进联邦滤波,以得到联邦自适应滤波,满足自适应性和分布式计算的特性。在仿真段,将改进的联邦自适应滤波同两种单独的方法相比较,发现改进后的算法具有明显的优势;（4）最后,在SINS/GNSS/CNS/路标组合导航方案中,针对多源导航中的不确定性问题,利用BP神经网络对导航结果进行改进。仿真段的研究结果表明,利用BP神经网络改进的导航结果精度更高。
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