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。     

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.     

空间信息对抗中的单星对卫星无源定位跟踪方法

针对空间信息对抗中的侦察卫星变轨和对地面“静默”等特点，本文提出了一种基于UT(Unscented Transform)变换的UKF(Unscented Kalman Filtering)滤波跟踪方法，实现了单个侦察卫星仅仅测量角度对辐射卫星的轨道的无源跟踪和定位，经过计算饥仿真表明，仅仪利用单个卫星对卫星只测角定位是可能的，且在测角精度较高时，该方法的轨道跟踪精度可达1公里以内。     

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。     

基于AE-UKF的航天器自主导航方法

针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法AE\|UKF方法。该方法通过对非线性的状态方程进行Unscented变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,使滤波器具有自适应能力。将AE\|UKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明：AE\|UKF方法在达到UKF方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响。     

改进的平方根UKF在再入滑翔目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪问题，提出了一种基于新气动力模型的改进的平方根UKF滤波算法(ISR-UKF)。首先对气动力模型进行了变换。其次，在传统平方根UKF基础上，改用球形无迹变换来计算权系数以及sigma点；改进了平方根矩阵的分解方法；同时为解决矩阵求逆易出现奇异值使滤波失效的问题，提出在协方差矩阵更新中引入多重次稳定因子。最后将该算法分别与基于原气动力的ISR-UKF，基于新气动力的平方根UKF以及基于原气动力的平方根UKF进行仿真比较。仿真表明，该算法具有良好的滤波性能，而且能避免奇异值问题的出现，具有很好的可靠性。     

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。     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。     

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.     

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。     

基于拟平均根数之差的航天器相对导航UKF滤波算法

针对星载雷达数据(距离及其变率、角度及其变率),推导了以相对拟平均根数为状态变量的星间相对导航UKF滤波算法.建立了包含J2一阶长期项摄动的状态转移方程.推导了无奇点的相对拟平均根数与相对位置速度之间的转换矩阵,并分析了坐标变换中被忽略的二阶项的影响,对转换矩阵的精度进行了有效补偿.提出以相对位置速度为直接观测量,设计了具有自调整功能的测量误差协方差阵,避免了建立观测方程时状态量对直接观测量的繁琐偏导计算.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于地磁场测量估计卫星姿态的UKF算法

提出了利用UKF（Unscented Kalman Filter）处理地磁场测量数据进行低轨道（LEO）卫星自主定姿的算法。通过使用估计姿态、轨道参数和国际地磁场参考（IGRF）计算得到的地磁矢量与三轴磁强计（TAM）的测量矢量之差作为更新信息，可以实现实时的姿态角和角速度估计。针对卫星稳态定姿、大角度快速机动的定姿以及姿态失控状态下的定姿等三种任务，分别用UKF和传统的EKF（Extended Kalman Filter）进行了数值仿真。仿真结果显示出本文提出的定姿算法的优越性。     

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。     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计

针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于OpenGL生成的2D/3D图像实验表明：所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。     

时变拓扑卫星集群分布式自主相对导航方法

针对时变拓扑卫星集群的相对导航需求,提出了基于图论的时变拓扑分布式一致性无迹卡尔曼滤波算法。首先给出了固定拓扑卫星集群的相对运动方程、测角测距测量模型和无迹卡尔曼滤波算法,然后考虑测角失效时相对导航系统不可观或弱可观的问题,结合矢量环一致性约束,构造了一致性无迹卡尔曼滤波算法,以提高系统的可观度;在此基础上,针对时变拓扑卫星集群,以滤波精度为优化指标,在图论的基础上利用Dijkstra算法对卫星集群的时变拓扑结构进行重构,并将重构后的拓扑结构应用于卫星集群相对导航。仿真结果表明所提算法能有效改善不完备测量带来的模糊轨道问题,并且能够实现实时的拓扑重构,以满足时变拓扑星群的相对导航精度要求。