改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

基于多敏感器的卫星姿态确定算法

针对多敏感器组成的卫星姿态确定系统,采用四元数方法建立卫星姿态估计器模型,应用扩展卡尔曼滤波EKF算法进行信息融合,通过仿真算例验证此算法具有较高的精度。与此同时,在EKF算法基础上提出一种定常增益的卡尔曼滤波CGKF算法。通过数学仿真对EKF算法和CGKF算法进行比较分析,证明在一定条件下CGKF算法具有与EKF算法相当的滤波精度,并且简化后的CGKF算法在获得与EKF算法相近滤波效果的同时,还能够节约星上资源,减少计算量。     

基于星敏感器四元数的卫星角速度预测滤波算法

为在无陀螺或陀螺故障时可用星敏感器估计姿态角速度，在扩展卡尔曼滤波（EKF）和非线性预测滤波的基础上提出了基于四元数的卫星角速度估计算法，并给出了相应的模型。该算法对角速度建模精度的要求较低，无需卫星动力学方程，方法简单且易于实现。仿真结果表明，算法的精度较高。虽然仍受噪声和步长的影响，但相对基于EKF和最小模型误差的角速度估计算法，其性能改善较大。     

无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises（GVM）多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。     

基于自适应算法的月球引力常数和J_2系数确定

针对月球引力场自主确定过程中测量噪声统计特性未知导致扩展卡尔曼滤波精度低、易发散的问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过采用改进的噪声估计器,对滤波过程中未知测量噪声统计特性进行实时估计和修正,有效地提高了扩展卡尔曼滤波器的稳定性,减小了状态估计的误差。通过与蒙特卡洛仿真,扩展卡尔曼滤波的结果比较,自适应扩展卡尔曼滤波算法加强了滤波的稳定性,并且明显提高了月球探测器轨道的确定精度、月球引力常数精度和月球J2项摄动系数精度。     

基于卡尔曼滤波器的高动态GPS载波跟踪环

为解决传统锁相环( PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优.基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案.仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz.     

基于时变比例系数的陀螺仪/星敏感器组合定姿方法研究

为提高卫星定姿精度,对一种基于时变比例系数的陀螺仪/星敏器组合定姿方法进行了研究。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法进行组合定姿。针对传统EKF的估计误差稳态值存在波动的问题,基于陀螺仪误差模型分析,对传统陀螺仪误差模型进行改进,将观测性较好的四元数误差引入陀螺仪误差模型。为提高稳态精度并尽量缩短收敛时间,用时变比例系数对四元数误差进行加权,在滤波初期选择相对较小的比例系数以弱化比例系数对滤波的影响,使滤波器较快收敛,之后逐渐加大比例系数以提高稳态精度。给出了决定时变比例系数相关参数的确定方法,以及改进滤波器的设计及其控制原理。仿真结果表明:与传统陀螺仪和有固定比例系数的两种误差模型相比,所建立的陀螺仪误差模型能以相对较少的收敛时间,减小估计误差稳态值波动,有效提高姿态角估计精度。     

一种卫星姿态确定的非线性算法

在稳态卡尔曼滤波算法中引入非线性项 ,改进了算法的性能。思路是在姿态确定误差较大时 ,使得非线性滤波算法等价于具有较大滤波增益的稳态卡尔曼滤波器。理论分析和仿真结果表明在保证同样稳态估计精度的情况下 ,与稳态卡尔曼滤波算法相比较 ,非线性滤波算法具有更快的收敛速度     

自适应推广KALMAN滤波应用于导弹的被动制导问题

本文介绍一种非线性系统的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法。结合导弹的被动制导问题，我们提出了一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。仿真结果表明，自适应推广Ｋａｌｍａｎ滤波器的性能优于原有的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

Square-root quaternion cubature Kalman filtering for spacecraft attitude estimation

A novel quaternion estimator called square-root quaternion cubature Kalman filter is proposed for spacecraft attitude estimation. The filter approach uses a gyro-based model for quaternion propagation and a reduced quaternion measurement model to substantially reduce the computational costs. The process and measurement noises of the system model exhibit the same kind of linear state-dependence. The properties of the state-dependent noises are extended and more general expressions for the covariance matrices of such state-dependent noises are developed. The new filter estimates the quaternion directly in vector space and uses a two-step projection method to maintain the quaternion normalization constraint along the estimation process. The square-root forms enjoy a consistently improved numerical stability because all the resulting covariance matrices are guaranteed to stay positive semi-definite. Extensive Monte-Carlo simulations for several typical scenarios are performed, and simulation results indicate that the proposed filter provides lower attitude estimation errors with faster convergence rate than a multiplicative extended Kalman filter, a quaternion Kalman filter, and a generalized Rodrigues parameters (GRPs)-based cubature Kalman filter for large initialization errors.     

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。     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
     

改进的推广KALMAN滤波器在导弹被动制导中的应用

本文研究将改进的推广Ｋａｌｍａｎ滤波器应用于导弹被动制导问题。为了提高系统的可观性，我们采用一种双重指标来设计最优导引律。仿真结果表明，如何系统状态的均值较高，波动较小，那么ＭＥＫＦ的估计精度明显优于推广Ｋａｌｍａｎ滤波器。     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

基于捷联惯导高保真误差模型的非线性滤波算法

针对捷联惯导系统在大姿态误差条件的对准问题,推导了高保真非线性误差模型。该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用与导航解算相同的姿态更新算法准确描述了姿态误差的传播规律。利用该模型设计了扩展卡尔曼滤波器,并以二位置对准为例,比较该模型与线性模型和大方位误差模型的滤波效果。仿真实验结果表明在小角度误差和大方位误差条件下,基于高保真模型的滤波器估计精度都优于其它两种模型,且在大水平姿态误差条件下滤波精度也很高。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

Cubature Kalman filtering for relative spacecraft attitude and position estimation

A novel relative spacecraft attitude and position estimation approach based on cubature Kalman filter is derived. The integrated sensor suit comprises the gyro sensors on each spacecraft and a vision-based navigation system on the deputy spacecraft. In the traditional algorithm, an assumption that the chief?s body frame coincides with its Local Vertical Local Horizontal (LVLH) frame is made to construct the line-of-sight observations for convenience. To solve this problem, two relative quaternions that map the chief?s LVLH frame to the deputy and chief body frames are involved. The general relative equations of motion for eccentric orbits are used to describe the positional dynamics. The implementation equations for the cubature Kalman filter are derived. Simulation results indicate that the proposed filter provides more accurate estimates of relative attitude and position over than the extended Kalman filter.