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基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。 相似文献
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基于微小卫星姿态确定系统常采用无陀螺配置方案,克服环境干扰力矩的影响并提高微小卫星姿态确定的精度是此类姿态确定系统的关键。分析了星上稳定剩余磁场对无陀螺微小卫星姿态确定的干扰机理,建立了卫星剩余磁矩与磁强计偏置标定模型。以磁强计、太阳敏感器作为姿态敏感器件,并采用扩展卡尔曼滤波器实现标定算法,为无陀螺磁测微小卫星消除剩磁干扰,获得高精度姿态估计提供了一种新方法。仿真结果表明:该方法能准确估计卫星剩余磁矩与磁强计偏置,磁强计偏置的标定精度在1 nT左右,剩余磁矩的标定精度为0.000 1 A·m2量级,有效消除了剩磁对无陀螺卫星姿态确定的影响,显著提高了姿态确定精度,滤波器能在500 s内收敛。 相似文献
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针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波(UKF)及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波(ATSUKF)算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。 相似文献
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针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。 相似文献
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利用GPS进行姿态估计的一种算法 总被引:3,自引:0,他引:3
首先建立了全球定位系统(GPS)姿态确定的观测方程;然后给出了利用GPS进行飞行器姿态估计的模型,并对该模型进行了线性处理;最后利用攻推广卡尔曼滤波技术,针对某飞行器进行了仿真计算。计算结果表明,对于不同的测量噪声和系统噪声,滤波器都有较好的估计,姿态估计的精度明显高于单纯GPS姿态确定的精度,可以满足大多数飞行器对姿态确定的要求,证实了模型和算法可用性。 相似文献
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针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。 相似文献
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为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。 相似文献
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This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter. 相似文献
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A novel two-stage extended Kalman filter algorithm for reaction flywheels fault estimation 总被引:2,自引:0,他引:2
《中国航空学报》2016,(2):462-469
This paper investigates the problem of two-stage extended Kalman filter(TSEKF)-based fault estimation for reaction flywheels in satellite attitude control systems(ACSs). Firstly, based on the separate-bias principle, a satellite ACSs with actuator fault is transformed into an augmented nonlinear discrete stochastic model; then, a novel TSEKF is suggested such that it can simultaneously estimate satellite attitude information and actuator faults no matter they are additive or multiplicative; finally, the proposed approach is respectively applied to estimating bias faults and loss of effectiveness for reaction flywheels in satellite ACSs, and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed fault estimation approach. 相似文献
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提出一种适用于惯性/天文组合航天飞行器的稳定姿态滤波器,可以在不降低系统可观测度的前提下解决滤波计算中的奇异问题。对于奇异问题的传统解决方案是删除观测方程的一行,通过对比删除前后系统可观测度的变化,证明此解决方案会导致系统可观测度下降,并指出如何选择最优删除方案以使系统可观测度下降最小。根据对传统解决方案的分析结果,提出了不降低系统可观测度的投影算法。理论分析和仿真试验证明,应用了投影算法的姿态滤波器更为稳定,估计效率更高。 相似文献
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自适应卡尔曼滤波在航空发动机参数估计中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
介绍根据实际飞行数据并用卡尔曼滤波方法对某型发动机的参数估计及其结果。重点研究了卡尔曼滤波在航空发动机参数估计中的滤波发散问题和解决这一问题的自适应卡尔曼滤波、飞行条件补偿及模型修正的综合方法。 相似文献
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Aimed at low accuracy of attitude determination because of using low-cost components which may result in non-linearity in integrated attitude determination systems, a novel attitude determination algorithm using vector observations and gyro measurements is presented. The various features of the unscented Kalman filter (UKF) and optimal-REQUEST (quaternion estimator) algorithms are introduced for attitude determination. An interlaced filtering method is presented for the attitude determination of nano-spacecraft by setting the quaternion as the attitude representation, using the UKF and optimal-REQUEST to estimate the gyro drifts and the quaternion, respectively. The optimal-REQUEST and UKF are not isolated from each other. When the optimal-REQUEST algorithm estimates the attitude quaternion, the gyro drifts are estimated by the UKF algorithm synchronously by using the estimated attitude quaternion. Furthermore, the speed of attitude determination is improved by setting the state dimension to three. Experimental results show that the presented method has higher performance in attitude determination compared to the UKF algorithm and the traditional interlaced filtering method and can estimate the gyro drifts quickly. 相似文献
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在对弹道目标跟踪预警的工程实践中,雷达系统对目标运动的信息处理速度尤为重要,因而,文章选取自适应跟踪模型与卡尔曼滤波相结合的方法解决自由段弹道目标的跟踪问题,并与扩展卡尔曼跟踪算法做了对比分析。仿真显示,2种滤波方式分别与自适应跟踪模型相结合后,卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波跟踪性能相差不大,但其算法简单、运算时间短,可以较好满足自由段弹道目标跟踪的工程需求。 相似文献