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。     

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。     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。     

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。     

抑制UKF发散的改进算法在卫星轨道确定中的应用

为避免实际应用中一般无迹Kalman滤波（UKF）算法的不稳定性,基于对传统线性Kalman框架的UKF算法造成滤波发散现象的阐述,讨论了无迹转换（uT）的基本原理开口UKF算法,并给出了造成滤波发散的原因,提出了两种抑制滤波发散的改进UKF算法。仿真分析了某星载GPS低轨卫星轨道发散的主因,结果表明改进算法有效。     

真航向测量系统初始对准中的UKF应用研究

研究了“真航向测量系统”（简称TNDS True North Determination System) , TNDS组合中等精度的INS和MS860型GPS系统,应用UKF (Unscented Kalman Filter）最优估计滤波算法,实现的高精度快速初始对准。论文重点推导了TNDS初始对准的非线性误差模型,并实现了TNDS中基于该模型的UKF滤波,TNDS系统的UKF组合初始对准算法最后进行系统试验测试。试验数据表明：采用了UKF滤波后,TNDS的航向初始对准中,航向失准角为25. 时,达到同样的对准精度0.1. , INS自对准时间由原来的2879s缩短为179s;纵横摇的失准角对准到同样的精度内,时间相应的减小了一个量级;同时TNDS速度的发散也得到了抑制。
      

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"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...     

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。     

一种基于磁强计的卫星自主导航方法研究

以地磁场强度矢量的模为观测量,将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于近地卫星的磁测自主导航。给出了包括采样点生成、时间更新和量测更新的滤波模型,以及卫星瞬时轨道根数的计算公式。仿真结果表明,UKF滤波方法优于扩展卡尔曼滤波(EKF),精度更高。     

无味卡尔曼滤波在热平衡试验中的应用研究

在航天器热平衡试验中应用温度外推预报技术可以快速准确的给出航天器的极限热平衡温度，缩短热平衡试验时间，降低航天器的研制成本。介绍了一种新颖的热平衡试验数据外推方法——无味卡尔曼滤波(UKF)，分析了UKF的应用效果，结果表明应用UKF外推能够在较短的时间内更准确的获得航天器的极限热平衡温度。     

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。     

非合作机动目标天基测角定轨研究

在对空间非合作目标天基测角卡尔曼滤波定轨中,目标机动会导致常规卡尔曼滤波器发散.提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)结合带次优渐消因子的无迹卡尔曼滤波(SFUKF)的滤波定轨方法,目标无机动时使用UKF,在目标机动时使用SFUKF,给出了目标机动的判断准则.仿真结果表明,此滤波方法在目标无机动时有较高的状态估计精度,在目标...     

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。     

基于无迹卡尔曼滤波的空间目标双星定位方法

利用双星对空间目标的观测角进行目标定位,可以很好地避免地基探测系统探测弧段短的缺点。研究了基于动力学滤波的双星定位方法,介绍了无迹卡尔曼滤波的基本原理,建立了考虑地球非球形J2项引力摄动的空间目标动力学方程和基于无偏量测转换的双星观测方程。通过仿真比较两种滤波方法在相同条件下对目标的定位误差,可知无迹卡尔曼滤波方法在收敛速度和定位精度上均优于扩展卡尔曼滤波方法。