基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extended Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.     

基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF, Multiplicative Extended Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE, Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.     

磁定姿近地轨道卫星EKF与UKF算法比较

某近地轨道(LEO)卫星通过磁强计测量、飞轮控制和磁力矩器卸载,实现三轴姿态稳定.围绕该卫星姿态确定问题,对扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行综合分析对比,最后给出该卫星姿态确定实现方法.分析了地磁模型误差、磁强计测量误差及剩磁的影响,推导了四元数均值及协方差的计算方法.分别引入EKF和UKF进行姿态确定,并讨论了影响算法性能的因素.对两种方法的估计精度、收敛时间及计算需求等指标进行了对比.最后针对该卫星姿态确定要求和硬件条件,选用EKF算法实现姿态确定,满足对地指向精度优于1°,稳定度优于0.1(°)/s的设计指标.     

初始定位误差对SINS动基座对准的影响分析

初始定位误差对捷联式惯导系统水下初始对准有着重要影响。针对此问题,基于捷联式惯导系统非线性误差模型利用无迹卡尔曼滤波方法进行载体系测速辅助捷联式惯导系统精对准。首先在水下单应答器定位技术已有研究成果的基础上,对初始定位误差对捷联式惯导系统水下动基座初始对准结果的影响进行理论分析;而后基于船载实测数据对理论分析结果进行水下动基座对准半物理仿真试验验证。试验结果表明,当水下初始位置的定位误差在200m以内时,初始定位误差对捷联式惯导系统动基座精对准的姿态对准结果基本没有影响;会给精对准过程中的位置误差估计带来与初始定位误差相同大小的常值误差。     

融合高斯过程回归的UKF估计方法

高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归（GPR）增强无迹卡尔曼滤波（UKF）预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。      

基于Gauss-Newton和UKF结合的微小卫星姿态确定算法

为提高微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度,文章基于磁强计/太阳敏感器/陀螺的姿态敏感器配置,设计了高斯牛顿（Gauss-Newton,GN）迭代算法和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）有机结合的微小卫星姿态确定算法,先用Gauss-Newton算法融合磁强计和太阳敏感器的数据,迭代计算最优四元数,然后以最优四元数联合陀螺数据作为观测量,以姿态四元数和惯性系下的角速度为状态量进行UKF,降低观测维数,并将观测方程转化为线性方程,显著减小计算量,同时克服了测量误差对姿态确定精度的影响。     

运用信息融合式高阶UKF的微小卫星姿态确定算法

为提高微小卫星微型低成本姿态敏感器的姿态确定精度，基于磁强计/太阳敏感器/陀螺仪的姿态敏感器配置以及无迹卡尔曼滤波方法（Unscented Kalman Filter，UKF），设计了一种基于高阶UKF算法并且融合磁强计与太阳敏感器观测信息的微小卫星姿态确定算法.为提高系统状态方程非线性函数的一步预测精度，采用基于五阶UT变换的高阶UKF算法，增加了Sigma采样点数量，提高了系统状态预测精度.单一观测向量滤波算法不能同时满足多个不同量纲观测数据，本文提出一种同时利用两个观测向量的信息融合式滤波算法，根据磁强计和太阳敏感器的观测信息，通过卡尔曼滤波原理中的增益计算，分别得出地磁矢量和太阳矢量对应的卡尔曼增益信息.采用高斯概率密度准则进行信息融合，进而完成预测值的修正，得到同时满足磁强计以及太阳敏感器观测需求的四元数估计值，降低了观测误差的影响.仿真分析验证了算法的优越性.      

动基座条件下舰载机快速传递对准方法研究

为了研究海况与航母机动方式对舰载机捷联惯导快速传递对准的影响,以姿态误差角为研究对象,建立了惯导系统的比力方程和姿态微分方程。从误差传播机理出发,详细推导了速度匹配和速度加姿态匹配的误差模型,然后用卡尔曼滤波算法进行仿真分析。仿真结果表明,航母有一定摇摆幅度更有利于舰载机进行速度匹配或速度加姿态匹配;典型海况条件下,航母的机动方式对速度匹配传递对准方式影响较为明显。     

捷联惯导系统中一种高精度姿态更新算法的推证

在捷联惯导系统中 ,姿态更新的计算是捷联惯导系统的关键问题之一。文章对四元数更新算法进行了研究 ,提出了一种新的四元数四阶泰勒展开高精度航姿算法 ,并在理论上给出了详细的数学推导和证明 ;为改进捷联惯导系统算法提供了重要的参考依据     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.      

基于SSUKF的航天器自主导航算法

针对航天器自主导航系统对稳定性、精确性和实时性的要求,将超球面分布采 样点变换SSUT(Spherical Simplex Unscented Transformation)和Unscented卡尔曼滤波(UK F)相结合,研究了基于SSUT的UKF(SSUKF)导航滤波算法.由于SSUT减少了采样点个 数,在保证滤波精度和标准UKF相当的条件下减轻了计算负担.根据UKF和扩展卡尔曼滤波(E KF)计算过程相似的特点,设计了SSUKF和EKF相结合的混合卡尔曼滤波算法.算法通过能够 度量估计误差的模式切换函数,可以自适应地在SSUKF和EKF之间切换,避免了UKF计算效率低 以及EKF对滤波参数敏感、容易发散的缺点.数值仿真结果表明,混合卡尔曼滤波器提高了 计算效率,保证了估计精度,具有良好的鲁棒性,适合于航天器自主导航系统.      

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。     

X-ray pulsar navigation method for spacecraft with pulsar direction error

In order to reduce the impact of the pulsar direction error on the navigation system performance, a novel X-ray pulsar navigation technique is proposed. Through analyzing the system bias caused by the pulsar direction error, it can be seen that the system bias is slowly time-varying. Based on the analysis result, the augmented state unscented Kalman filter (ASUKF), in which the system bias is treated as the augmented state, is designed here to deal with the system bias and estimate spacecraft’s positions and velocities. The simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed navigation method. The ASUKF-based navigation method for spacecraft is more accurate than the method based on unscented Kalman filter (UKF) in the presence of the pulsar direction error.     

基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法

为了提高惯性/天文组合导航系统在高动态条件下的导航精度,提出了一种基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法.该算法将载体的旋转和平移统一起来,使用螺旋矢量更新对偶四元数,同时补偿圆锥误差和划船误差.推导了组合导航系统基于加性对偶四元数的误差模型和导航参数误差的计算方程;把陀螺仪和加速度计的常值误差扩充到状态变量中,随机误差作为系统噪声输入,利用星敏感器输出参数来校正陀螺漂移,通过卡尔曼滤波对状态变量进行估计.仿真结果表明:在高动态条件下,基于对偶四元数的惯性/天文导航算法的导航精度比传统算法提高2倍多.     

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.