状态估计中两种非线性滤波算法的对比研究

分析了粒子滤波算法和Unscented卡尔曼滤波算法的原理和算法实现；在状态估计模型中对两种算法的适应性进行了比较。通过实例进行仿真，结果表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高，但是计算量却相对较大。     

SINS基于非线性量测的大失准角初始对准算法

针对陆用捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准问题,提出一种基于二阶非线性量测的二阶泰勒级数展开的初始对准算法。首先,将大失准角非线性对准问题,转化为具有线性系统方程和二阶非线性量测方程的滤波问题。然后,设计基于二阶非线性量测方程的二阶泰勒级数展开的滤波算法,可以在任意姿态和无初值条件下进行初始对准和参数估计。最后进行车载对准试验,结果表明,新算法可以在300s内完成实现大失准角初始对准,对准精度与传统分段对准算法相当。     

一种用于实时轨道确定的NPF-SRCKF滤波算法

针对航天器实时轨道确定中建模复杂、计算量大、估计精度低的问题,设计了一种考虑地球J 2 摄动影响的基于NPF-SRCKF的实时轨道确定算法,该算法采用非线性预测滤波(NPF)对模型误差进行补偿修正,利用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法对修正模型误差后的系统进行状态估计。针对单测站、双测站跟踪测量设计了不同的实时轨道确定算法。实验结果显示,将非线性预测滤波和平方根容积卡尔曼滤波结合在一起,运用于简化的实时轨道确定模型,能有效降低计算复杂度,改进数值运算的稳定性,提高状态估计的精度。     

SINS任意失准角无奇异快速传递对准

针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准，提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先，利用姿态矩阵描述姿态，将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题；然后，采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计，得到一种线性矩阵滤波对准算法，可以在任意失准角、无初值条件下完成对准；最后，推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明，算法适用于任意失准角下的传递对准，在摇摆运动下，可以在10 s内完成快速传递对准，水平精度达到0.02°(误差均方根)以内，航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。     

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。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

基于简化联邦CKF的INS/GNSS组合导航算法

针对高精度INS/GNSS组合导航子系统模型为部分非线性的问题,提出了一种新的简化联邦CKF滤波算法。该算法将容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的计算过程融入到联邦滤波结构框架中,并针对子系统模型存在部分非线性问题,对算法的时间更新过程进行了简化,简化后直接用状态转移矩阵计算一步预测和预测协方差矩阵,避免了采用求容积点近似计算的复杂过程及协方差矩阵分解。最后,建立了INS/GNSS紧组合导航模型,对提出的算法进行了仿真验证,将仿真结果与联邦UKF算法、联邦CKF算法进行对比。仿真结果表明,相比于联邦UKF和CKF算法,所提算法在保证滤波精度的情况下,有效减小了计算量,改善了组合导航系统的性能。     

基于无奇点根数的空间相对导航插值滤波算法

为了提高椭圆轨道航天器的相对导航精度,将基于Stirling公式的多项式插值滤波方法（DDF2）引入导航算法,降低了传统的卡尔曼滤波方法中泰勒级数展开线性化     

对接靠拢段的一种相对导航算法研究

自主相对导航技术是空间交会对接靠拢段的关键技术之一。Unscented卡尔曼滤波(UKF)是基于Unscented Transform(UT)变换的一种新型滤波器,它避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,不必计算Jacobian矩阵,而且其状态估计精度要比EKF的高。本文研究了基于UKF滤波器的自主相对导航算法。该算法根据追踪航天器上交会雷达的测量值,采用UKF滤波器对追踪航天器和目标航天器之间的相对位置和速度进行了估计,仿真结果表明该算法可以满足位置和速度估计精度的要求。     

自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用

高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。     

基于UKF的GPS定位算法

针对EKF通过局部线性化方法处理非线性问题可能产生的精度下降问题,提出了用UKF进行GPS定位解算的方法.介绍了UKF方法的原理,分析了GPS伪距方程的线性化近似误差和定位精度的关系,并讨论了利用UKF进行定位解算的有效性.采用"当前"模型,利用伪距和多普勒观测量进行定位解算.利用Spirent GPS 模拟器和NovAtel差分定位系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和现场实验.结果表明,当滤波器状态初值误差较大时,UKF与EKF相比有明显的优势.     

一种用于深空高动态微弱信号的频率估计算法

研究了低载噪比与高动态环境下的深空测控系统频率估计算法,在分析已有方法不足的基础上,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的闭环载波跟踪方法。此方法结合了锁频环鉴别器和UKF的优点,获得了宽的估计范围,高的估计精度和低的载噪比门限。在分析UKF模型的基础上,此方法还减少了原有UKF算法的运算量。仿真过程模拟了接收机的高动态运动轨迹,结果表明此法具有较好的动态适应能力、收敛性能和跟踪精度,能够有效地完成低载噪比与高动态环境下的频率估计。此法与基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的频率估计算法相比,具有更低的频率估计误差,因此有着良好的应用前景。     

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...     

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.     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

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.     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

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.