AEKF在姿态确定中的应用研究

设计了加性扩展Kalman滤波器(AEKF),对卫星姿态进行了准确估计。针对四元数法描述卫星姿态所引起的信息冗余能使滤波误差协方差阵产生奇异,并导致滤波发散,为此提出了用协方差阵降维法解决该问题。仿真结果表明,应用本文设计的滤波器,能有效克服姿态敏感器的量测噪声,准确估计出卫星的姿态。     

基于MRPs/NPUPF的地磁/加速度计测量的姿态估计新方法

针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
     

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

多姿态敏感器测量的信息融合定姿方法研究

基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明：采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。     

基于模型误差确定卫星姿态的预测滤波算法

本文给出了一种高精度、鲁棒性强的实时姿态估计算法，即预测滤波算法。该算法利用星敏感器所提供的观测矢量，对运动学方程中由陀螺漂移造成的角速度模型误差进行一步预测，从而准确地估计卫星的运动姿态和角速度。预测滤波算法的良好性能已通过仿真测试得到了验证。文中进一步提出的修正算法，使滤波器的预测性能得到了改进。     

矢量观测确定卫星姿态的预测粒子滤波算法

在矢量观测的基础上,针对单独的星敏感器定姿,提出了一种将粒子滤波(PF)和预测滤波相结合的姿态确定算法,通过设计粒子初始化,结合重要性采样、重采样和规则化等手段,成功地将姿态四元数作为状态粒子进行更新和传递,避免了状态方程的线性化和协方差矩阵的计算;利用预测滤波算法估计模型误差和姿态角速度,在保证滤波精度的同时,有效降低了粒子滤波器的维数.实验在某对地观测通用小卫星平台上进行,选取卫星自由飞行状态和飞轮控制对地稳定模式,分别对滤波器进行了仿真,实验结果验证了该算法对本质非线性、非高斯的卫星姿态估计问题具有快速的收敛性能和良好的稳定精度.该方法还为粒子滤波器的设计和无角速度敏感器测量的飞行器姿态确定提供了借鉴.     

基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定

为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求.     

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。     

基于机器学习的卫星姿态控制律设计

传统的优化算法只能针对给定控制律的指定参数进行优化.机器学习的方法,不仅进化参数,而且可以按给定准则进化出卫星姿态控制律表达式.建立卫星姿态动力学模型及敏感器和执行机构的原理与误差模型,构成含噪声的单自由度的闭环数字仿真系统.统计一段时间内仿真结果的姿态精度和稳定度作为该控制律的适应度函数.针对姿态控制律选定合适的函数...