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。     

基于低成本陀螺和倾角仪的姿态估计

针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF（Uncented Kalman Filter）滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

UKF在基于修正罗德里格参数的飞行器姿态确定中的应用

UKF是一种新的非线性滤波方法,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobi矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现。修正的罗德里格参数(MRPs)是一种飞行器姿态参数,相对于四元数姿态参数,用MRPs表示飞行器的姿态时,状态误差方差不会产生奇异性,并且能在一定程度上减小估计的计算量。本文针对MRPs表示的无陀螺飞行器姿态系统,利用UKF设计了姿态估计器,并通过仿真验证了算法的有效性。     

三轴磁强计与太阳电池阵组合的皮卫星姿态确定方法

提出一种组合应用三轴磁强计信号与太阳电池阵列信号,在双矢量定姿的基础上,结合样点卡尔曼滤波(UKF)估计算法,连续输出六维姿态信息的姿态估计方法。数值仿真结果表明:两种测量信息有效组合时,精度水平可以满足皮卫星任务要求。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

基于UKF的微小卫星姿态确定方法研究

围绕某日-地空间环境组网探测系统中三轴稳定微小卫星定姿分系统的设计需求,基于陀螺、太阳敏感器、磁强计和星敏感器4种敏感器,研究了微小卫星在速率阻尼模式、太阳捕获模式、对日对地定向及维持模式、试验模式下的系统建模方法,以及基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的组合定姿方法。数值仿真结果表明,本文定姿方法的姿态确定精度满足该系统中三轴稳定微小卫星在轨运行的定姿精度要求,为该微小卫星半物理仿真系统的研究及其在轨运行时的姿态确定提供了依据。     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定

针对双星编队飞行中的相对导航问题,提出了一种基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定方法。首先给出了相对轨道和相对姿态动力学方程,选取相对姿态基准坐标系,然后分别建立了星敏感器和GPS伪距差分的观测方程,运用Unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态确定的UKF滤波器。利用一个仿真实例说明了该方法的可行性和有效性。     

北斗/罗兰C组合导航非线性滤波算法研究

北斗/罗兰C组合可以实现无源三维导航定位.建立了组合导航系统状态方程和量测方程,针对量测方程为非线性的情况,分别应用扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF),设计了滤波算法,仿真结果表明,采用UKF方法比EKF方法能改善定位效果,该方法已经成功应用在工程实践中.