基于新息和残差的自适应UKF算法

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于新息和     

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。     

基于鲁棒卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

为提高编队卫星相对导航精度和计算稳定性,采用鲁棒卡尔曼滤波进行相对位置和相对速度的估计.对星间相对动力学方程进行适应性改造,使其具有线性离散不确定性系统形式.以载波相位差分GPS为观测模型,采用鲁棒卡尔曼滤波进行相对状态估计.数值仿真结果表明,该算法相对于扩展卡尔曼滤波算法具有明显优势,导航精度更高、鲁棒性更强,具有一定的工程应用价值.     

基于神经网络的无迹滤波改进算法

介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。     

多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究

针对多星座卫星组合导航,提出了一种自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,直接从各卫星导航系统接收机输出的定位信息入手,将各种误差因素的影响等效为一个总误差,建立一种动态定位的自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,通过引入调整系数、加权因子和自适应调节量对自适应滤波算法进行了改进,并分别对GPS、GLONASS和GALILEO系统设计了自适应子滤波器,然后采用联合滤波算法对各个子滤波器进行数据融合处理,最后对GPS/GLONASS/GALILEO组合导航系统进行了仿真验证,结果表明,该算法增强了滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果,提高了定位精度。
     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM技术

针对智能无人系统的定位与地图构建问题,提出一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM（即时定位与地图构建）方法。算法基于传统粒子滤波思想设计实现,后端处理时仅对位姿状态量进行滤波,有效解决了传统算法的维度爆炸问题,减少计算量的同时保证一定的精确度,兼顾SLAM算法精确性和即时性的要求。实验结果表明,方法整体定位精度相对误差低于5%,在光照条件适宜的小型场景效果更佳,误差低于3%,能够达到分米级精度,证明了SLAM方法能够完成SLAM系统的要求,实现即时定位与地图构建功能,具有一定的准确性、稳定性和鲁棒性。粒子滤波能够应用于视觉惯导SLAM领域并达到较高的精度要求。     

基于"天基红外系统"对弹道导弹主动段估计滤波算法研究

美国的\"天基红外系统\"(SBIRS)包括高轨和低轨两类预警星座,前者主要用于弹道导弹主动段探测,后者主要用于被动段的跟踪测量.文章利用其高轨静止星座,对只有角测量条件下的主动段弹道估计滤波算法进行了分析比较.首先给出主动段状态方程和测量方程,然后分别结合扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波这三类典型非线性滤波估计算法,对主动段弹道估计问题进行求解.针对上述研究问题,仿真结果表明,综合考虑滤波稳定性、估计精度和计算效率,无迹卡尔曼滤波要优于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波.     

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大.本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法.新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平.将该算法应用于多传感器姿态确定系统中,仿真结果验证了算法的真实有效性.     

卫星姿态的鲁棒反馈滤波器方法研究

针对传统卫星姿态估计过程中计算量大的问题,提出了基于控制反馈的卫星姿态鲁棒滤波方法,将滤波器的新息作为闭环系统的输入,由此可以分离动态滤波方程中的时变因素(卫星姿态角速度),再将时变因素作为系统的不确定性考虑,最终通过鲁棒滤波方法对线性时不变系统的最终稳态值进行求解。该方法可以通过陀螺与星敏感器的参数信息,提前离线计算出滤波器的相关参数,具有很强的工程可用性。仿真结果表明,在卫星存在旋转角速度时,三轴的估计精度(MSE)比不考虑系统时变因素的控制反馈滤波器分别提升了12%,21. 05%,4%。     

一种星间相对状态估计方法

编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定,提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题,并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明,该方法具有可行性和实用性,估计精度满足分布式遥感任务需求,能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。     

基于2D激光雷达提高快速激光雷达惯性里程计定位精度的方法

为解决传统快速激光雷达惯性里程计(FAST-LIO)在全球定位系统(GPS)拒止环境中,因初始高度默认全局坐标系原点、Z轴观测约束单一,导致无人机定位精度,尤其是高度方向精度退化,进而制约其整体定位性能进一步提升的问题,提出低成本2D激光雷达与FAST-LIO集成的融合方案。方法上,先通过2D激光雷达完成极坐标转三维点云、随机采样一致性直线拟合、多重验证滤波及坐标转换,获取厘米级初始高度;然后将2D激光雷达与FAST-LIO自身的惯性测量单元、3D激光雷达结合,构建三重紧耦合系统;再将2D激光雷达观测融入迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)观测矩阵,补充Z轴约束。该方法低成本易集成,有效提升无人机定位及位姿精度,支撑GPS拒止场景自主导航,未来将探索三维平面拟合优化适应性。     

X射线脉冲星导航中的滤波方法分析

X射线脉冲星导航由于需要大量的观测数据来确定天体方位,因此需要较长的滤波周期(500 ～ 1000s),系统的状态方程是非线性的.若采用扩展Kalman滤波(EKF),线性化时会产生较大的高阶截断误差,且Jacobian矩阵不易精确计算,导致定轨的精度较低.文中采用非线性滤波方法- Unscented Kalman 滤...     

近地卫星磁测自主导航算法研究

地磁场具有较为完善的数学模型，而地磁场矢量是卫星位置的函数，利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换，UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计，从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量，进行了数学仿真。仿真结果表明：经UKF滤波后，卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知，该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。     

基于UKF的异类传感器集中式融合算法

综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求,对异类传感器集中式融合问题进行了研究,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法.仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和扩维技术的并行集中式融合算法.     

基于双星编队的空间非合作目标联合定轨方法

针对单颗卫星对空间非合作目标的纯测角跟踪定轨系统存在观测几何条件差和定轨误
差较大的缺点,提出利用双星编队对空间非合作目标进行协同观测。该方法引入平方根无迹
卡尔曼滤波(UKF)算法,并融合地面站观测双星编队信息、双星编队星间测量数据以及双星
编队对空间目标光学观测信息进行整网定轨,实现在纯测角条件下双星编队对空间非合作目
标的实时跟踪。仿真结果表明该方法可以改进观测几何条件和提高空间非合作目标的跟踪定
轨精度。     

比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用

基于Unscented变换(UT),在最小偏度单形采样策略中使用比例修正算法,提出了一种比例最小偏度单形采样的Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,用于基于地基观测的低轨卫星实时定轨.仿真结果表明:比例最小偏度单形采样UKF的精度与比例对称采样UKF相当,但计算效率至少可提高三分之一.     

机载单站无源定位三维模型及其仿真

针对在空间作匀速直线运动的目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并采用UKF算法进行滤波处理以提高定位精度。仿真结果表明,模型和算法有效。与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,在初始误差较大时UKF也能快速收敛。     

基于Unscented滤波的伴飞卫星自主相对导航滤波器

为提高导航滤波器的稳定性和计算精度,根据卫星自主导航原理,构造了基于Unscented Kalman滤波（UKF）的伴飞卫星自主相对导航滤波器,建立了算法模型。仿真结果表明：UKF的滤波精度优于扩展Kalman滤波（EKF）,且无需计算量测方程的Jacobi矩阵,计算量小、易于实现。