基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。     

一种基于AUKF的航天器自主导航算法

 将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度.     

一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

星间测量自主导航改进状态相关黎卡提方程滤波

针对分布式卫星系统的应用需求,研究基于星间相对位置矢量测量的自主导航滤波算法问题。为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)对能观度不敏感的问题,提高滤波精度,减少计算量,推导了基于状态相关黎卡提方程滤波(SDREF)的导航算法,并定义了一种新的在线反映能观性程度的特征量,提出了基于该特征量对滤波增益阵进行在线调整的方法,构成改进的状态相关黎卡提方程滤波(MSDREF)。数学仿真表明,MSDREF的计算量约为EKF的13%,稳态误差约为EKF的21%。     

UPF滤波参数对航天器天文导航性能的影响

对航天器天文导航这种模型非线性、噪声非高斯的系统,离散粒子滤波(UPF)具有比扩展卡尔曼滤波(EKF)、离散卡尔曼滤波(UKF)更高的精度。在基于UPF的航天器天文导航系统中,UPF滤波参数τ,Q和R以及粒子个数和重采样方法是影响系统导航精度的主要因素。文章通过计算机仿真系统研究了上述UPF滤波影响因素对航天器自主天文导航系统性能的影响,并对结果进行了分析。该文可为基于UPF的航天器自主天文导航系统的参数设置提供参考和依据。     

椭圆轨道航天器相对导航的多项式插值滤波算法

针对运行于椭圆轨道的航天器的相对自主导航问题,建立了惯性坐标系下的近距离相对运动方程,方程中没有圆轨道的假设,相对Clohessy-Wiltshire(C-W)方程具有更广的应用范围。将二阶多项式插值(Divided Difference 2,DD2)滤波应用于相对导航算法中,和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相比,前者不需要对状态方程组进行微分处理,且对非线性函数统计特性近似到二阶程度。数值仿真比较了DD2滤波和EKF两种算法的性能,验证了利用惯性坐标系下的近距离相对运动方程实现相对导航的可行性,并分析了主动航天器的轨道和姿态确定误差对相对导航精度的影响。     

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.      

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

环月探测器自主天文导航系统的可观度分析

文章提出了在环月段以月球—探测器—恒星、月球—探测器—太阳这两个位置面和月心距等观测信息进行滤波的导航方法。通过对几种非线性系统可观性分析方法的比较,在基于误差协方差阵的可观性分析方法基础上,提出了以谱半径定义的可观度分析方法,并证明了定义的可观度指标与系统导航精度的关系,说明其能够定量描述系统可观的程度。最后仿真验证了这种可观度分析方法的可行性。     

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。      

基于扩展卡尔曼滤波的XPNAV-1卫星自主定轨算法研究

X射线脉冲星导航1号（XPNAV-1）是全球首颗脉冲星导航专用试验卫星。利用该卫星观测的单颗脉冲星数据,采用几何约束方法,能够有效抑制轨道误差增长,但存在长时间定轨发散问题。针对XPNAV-1卫星拓展试验任务及脉冲星导航后续发展需求,利用多颗脉冲星的观测数据,研究基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的卫星自主定轨算法。首先,建立该卫星的轨道力学模型和观测方程;然后,详细论述EKF滤波算法和分段式定常系统（PWCS）的可观测性分析方法;最后,通过综合分析XPNAV-1卫星的观测数据、脉冲星对该卫星轨道的覆盖性以及系统状态的可观测性,进行自主定轨算法试验。试验结果表明,基于EKF的自主定轨算法滤波过程收敛,验证了该算法的合理性和有效性。     

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.