Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究

静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

自旋卫星姿态确定和系统偏差估计

以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。     

利用地面信标站自主确定静止卫星轨道

静止卫星接收在地面设置的信标站的测距信号，可以测得卫星到地面信标站的距离，从而用星上直接测得的伪距解算出卫星在惯性空间的位置。对卫星轨道的一个弧段进行测量，可以得到卫星的状态矢量和多组伪距记录，考虑到星上计算机的容量以及定位实时性的要求，用扩展卡尔曼滤波确定卫星在地心赤道惯性坐标系中的轨道。     

基于GPS及其与磁强计组合的姿态确定算法研究

提出了一种组合敏感器定姿算法，针对卫星上同时装备有磁强计与全球卫星定位系统（GPS）的情况，利用两者的测量信息，在卡尔曼滤波算法的基础上，对两者信息融合定姿算法进行了设计和仿真，旨在提高卫星自主定姿精度和可靠性，结果表明，组合定姿算法使姿态确定的精度得到提高。     

一种新的动基座快速传递对准方案及其仿真研究

针对捷联惯导系统的动基座初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案。该方案采用速度 姿态变化量匹配,直接对主、子惯导导航坐标系之间的失准角进行估计,可以使航向失准角快速收敛。通过仿真,研究了注入噪声和测量噪声水平、机动运动强度和幅度、复合机动运动、载机运动方向等六个因素对对准性能的影响。结果表明:其对准性能取决于水平失准角的估计精度和速度;失准角的估计精度和速度与注入噪声水平和测量噪声水平、机动运动的强度和幅度有关;复合机动运动对对准性能有正反两方面的影响。     

基于RBF网络的惯导系统初始对准

建立了惯导系统（ＩＮＳ）初始对准的线性和非线性误差模型。分析了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构和工作原理。研究了ＲＢＦ网代替初始对准中的卡尔曼滤波器的实现方法。通过仿真表明，用神经网络进行初始对准，既可获得与卡尔曼滤波相同的对准精度，又提高了系统的实时性。     

有序递推滤波修正系统误差方法

本文将推广卡尔曼滤波的原理拓展到对测量元素逐个进行滤波的处理。从理论上证明它可以提高状态向量滤波结果的估值精度，而且它可以减少求逆公式的计算量。本文应用该方法导出了轨道测量数据处理的有序递推自校准系统误差的方法及公式。     

基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系，采用导引头球面模型，基于当前统计模型，实现了强跟踪状态自适应滤波，计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型，将测角信息转换成距离信息，进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下，根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中，仅采用地磁矢量的模作为观测量，本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量，增强了其可观性，也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter，EKF)虽然获得广泛应用，但其线性化过程会引入截断误差，而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)是非线性滤波方法，不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究，仿真结果表明了本文算法的有效性，如磁强计偏置的标定精度，UKF比EKF高26%。