UPF滤波参数对航天器天文导航性能的影响

对航天器天文导航这种模型非线性、噪声非高斯的系统,离散粒子滤波(UPF)具有比扩展卡尔曼滤波(EKF)、离散卡尔曼滤波(UKF)更高的精度。在基于UPF的航天器天文导航系统中,UPF滤波参数τ,Q和R以及粒子个数和重采样方法是影响系统导航精度的主要因素。文章通过计算机仿真系统研究了上述UPF滤波影响因素对航天器自主天文导航系统性能的影响,并对结果进行了分析。该文可为基于UPF的航天器自主天文导航系统的参数设置提供参考和依据。     

基于Unscented四元数粒子滤波的 微小卫星姿态估计

针对基于微小卫星姿态确定系统精度低和噪声存在非高斯分布的情况,研究了适用于该定姿系统的Unscented粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法.UPF方法结合了Unscented卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter) 与粒子滤波(PF,Particle Filter)的特点,用UKF得到PF的重要采样函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息、 扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足.以MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺和CMOS APS(Complementary Metal Oxide Semiconductor Active Pixel Sensors)星敏感器为姿态敏感器件,将UPF与基于误差四元数的卫星姿态运动学方程结合,构建了UPF定姿滤波器,并用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行了半物理仿真,对其特性进行了分析与比较.仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法在计算粒子数目相对于PF较少的情况下,可以取得比UKF更好的滤波精度,从而有效地提高了定姿性能.      

基于UPF滤波的微小航天器姿态矩阵估计方法

针对基于惯性-星光姿态确定系统噪声存在非高斯分布的情况,提出了将离散粒子滤波(UPF)方法应用于定姿系统滤波器设计,该方法用离散卡尔曼滤波(UKF)得到粒子滤波的重要采样函数,从而克服扩展卡尔曼滤波(EKF)和UKF只能应用到噪声为高斯分布的不足。文章以微机电系统(MEMS)陀螺和互补性金属氧化物半导体有源像素图像传感器(CMOS APS)星敏感器为姿态敏感器件,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,提出将UPF与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对微小航天器的UPF姿态估计器,采用从MEMS陀螺采集的数据进行了半物理仿真并对其特性进行了分析与比较。仿真比较结果表明:在敏感器精度较差并且系统噪声非高斯分布的情况下,这种基于UPF的姿态估计方法可以取得比EKF和UKF更快的滤波收敛性和更好的滤波精度,有效地提高了定姿性能。     

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

深空探测器接近段自适应滤波方法研究

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务的全自主导航方法.基于状态模型和量测模型的非线性卡尔曼滤波方法在天文导航中被广泛使用.卡尔曼滤波要求状态和量测模型误差是高斯白噪声且先验协方差信息已知,但在深空探测器天文导航系统中,状态模型和量测模型噪声通常不能精确知道且是时变的.因此,自适应卡尔曼滤波器广泛用于解决状态和量测模型误差未知且时变的问题.本文首先结合火星探测器接近段的实际情况分析了火星探测器接近段模型噪声的时变特性,然后对三种常用的在线调节自适应滤波方法在火星探测接近段的滤波表现进行了仿真实验.      

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

基于UPF的修正罗德里格参数卫星姿态估计

粒子滤波(PF)在卫星姿态估计中解决了非高斯分布的情况,在粒子滤波的基础上,利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,提出将采样粒子滤波(UPF)算法应用到基于MRPs的卫星姿态估计中,该方法通过UKF得到粒子滤波的重要性采样函数,更充分地利用了最新的量测信息。仿真结果表明,这种基于UPF的姿态估计方法能够获得比UKF和标准PF更高的滤波精度,并且具有更好的滤波稳定性。     

一类结构随机跳变系统的自适应滤波方法

提出了含有相关和非相关两类特征参数的结构随机跳变系统自适应滤波方法,并采用改进了的一种基于随机采样技术的自举滤波算法,其对于非线性非高斯问题具有很强的适应性,很好地克服了传统滤波算法在解决此类问题时所存在的"基础结构失真"的缺陷,从而提高了滤波算法的整体估计性能.在"闪烁"噪声环境里,测量信息存在随机中断的导弹制导问题的仿真结果,验证了本方法的有效性.     

基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。     

基于特征值分解的小天体着陆自主导航系统可观度分析

摘要： 针对非线性导航系统中状态估计可观性与导航精度之间的关系，采用基于误差方差阵特征值分解的可观度分析方法，结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对非线性预测滤波(NPF)算法进行改进，推导改进预测滤波的误差协方差矩阵，并对其进行特征值分解.分析特征值和特征向量与导航精度的关系，以小天体探测器着陆自主导航系统为例进行仿真验证，与EKF导航精度比较的基础上验证改进的NPF算法的有效性和精确性，并分析不同误差因素(模型误差，陀螺噪声，陆标误差)对可观度的影响，为航天器实际过程中自主导航系统的滤波器设计提供参考.     

Fault detection and isolation in GPS receiver autonomous integrity monitoring based on chaos particle swarm optimization-particle filter algorithm

The receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) is one of the most important parts in an avionic navigation system. Two problems need to be addressed to improve this system, namely, the degeneracy phenomenon and lack of samples for the standard particle filter (PF). However, the number of samples cannot adequately express the real distribution of the probability density function (i.e., sample impoverishment). This study presents a GPS receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) method based on a chaos particle swarm optimization particle filter (CPSO-PF) algorithm with a log likelihood ratio. The chaos sequence generates a set of chaotic variables, which are mapped to the interval of optimization variables to improve particle quality. This chaos perturbation overcomes the potential for the search to become trapped in a local optimum in the particle swarm optimization (PSO) algorithm. Test statistics are configured based on a likelihood ratio, and satellite fault detection is then conducted by checking the consistency between the state estimate of the main PF and those of the auxiliary PFs. Based on GPS data, the experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively detect and isolate satellite faults under conditions of non-Gaussian measurement noise. Moreover, the performance of the proposed novel method is better than that of RAIM based on the PF or PSO-PF algorithm.     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

一种基于AUKF的航天器自主导航算法

 将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度.     

一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下，且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点，常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性，对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计，直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分，利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程，并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明，相对于EKF算法，采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%，并且系统的实时性也可以得到保证。