Distributed state estimation for heterogeneous mobile sensor networks with stochastic observation loss

The problem of distributed fusion and random observation loss for mobile sensor networks is investigated herein. In view of the fact that the measured values, sampling frequency and noise of various sensors are different, the observation model of a heterogeneous network is constructed. A binary random variable is introduced to describe the drop of observation component and the topology switching problem caused by complete observation loss is also considered. A cubature information filtering algo...     

Angular velocity determination of spinning solar sails using only a sun sensor

The direction of the sun is the easiest and most reliable observation vector for a solar sail running in deep space exploration. This paper presents a new method using only raw measurements of the sun direction vector to estimate angular velocity for a spinning solar sail. In cases with a con-stant spin angular velocity, the estimation equation is formed based on the kinematic model for the apparent motion of the sun direction vector;the least-squares solution is then easily calculated. A performance criterion is defined and used to analyze estimation accuracy. In cases with a variable spin angular velocity, the estimation equation is developed based on the kinematic model for the apparent motion of the sun direction vector and the attitude dynamics equation. Simulation results show that the proposed method can quickly yield high-precision angular velocity estimates that are insensitive to certain measurement noises and modeling errors.     

基于可观测度分析的稳定姿态滤波器

提出一种适用于惯性/天文组合航天飞行器的稳定姿态滤波器,可以在不降低系统可观测度的前提下解决滤波计算中的奇异问题。对于奇异问题的传统解决方案是删除观测方程的一行,通过对比删除前后系统可观测度的变化,证明此解决方案会导致系统可观测度下降,并指出如何选择最优删除方案以使系统可观测度下降最小。根据对传统解决方案的分析结果,提出了不降低系统可观测度的投影算法。理论分析和仿真试验证明,应用了投影算法的姿态滤波器更为稳定,估计效率更高。     

非线性椭球集员滤波及其在故障诊断中的应用

 针对带有未知但有界噪声的非线性系统,提出一种椭球集员滤波算法,并将其应用于保证故障检测与隔离。对非线性状态方程和量测方程进行泰勒展开之后,通过区间分析的方法给出线性化余项存在区域的盒子外界描述。假设过程和量测噪声由盒子限界,在算法的时间更新和量测更新过程中,分别计算包含椭球与线段的向量和及椭球与带的交的次最小容积椭球。在椭球集员滤波算法的基础之上,给出传感器故障检测与隔离的方法。由于集员滤波是保证状态估计,因而基于集员滤波算法的故障检测与隔离方法也具有保证性,即如果发出故障警报,则一定有故障发生。一个二维非线性系统的例子说明了该方法的有效性。     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种全天时星跟踪器相对惯导的安装阵在线快速估计方法

全天时星跟踪器与捷联惯导组成的惯性/天文组合导航系统具有精度高、自主性强等优点,在飞机、无人机、船舶等领域具有广泛的应用前景。组合导航系统长时间工作中力热变化导致安装矩阵漂移进而影响导航系统精度,全天时星跟踪器由于天空光影响视场小,一次只能观测一颗恒星,无法根据一副星图直接进行安装阵估计。提出了一种基于Levenberg-Marquart （L-M）算法的捷联惯性/天文组合导航系统安装阵在线快速高精度估计方法,利用捷联惯导姿态测量值,将不同时刻的观测星矢量转移到同一时刻同一坐标系中,构造多颗观测星的观测矢量误差与导航星矢量最小二乘目标函数,利用自适应步长的L-M算法对其进行迭代求解,实时得到系统安装矩阵的变化量。试验结果表明,使用该方法后星跟踪器在捷联惯导本体坐标系的输出恒星投影矢量精度提升了1倍以上,在线估计时间优于5 ms,满足用户实时性和高精度要求。     

基于Starlink机会信号/INS的组合导航方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)因频点单一、落地功率低、易受电磁干扰以及存在覆盖较差区域等潜在的被拒止或被干扰导致的导航系统性能降低甚至失效的问题,提出了一种基于星链(Starlink)机会信号融合惯性导航系统(INS)的飞行器动态组合导航方法。首先分析了星链信号体制,建立了基于星链星座卫星下行机会信号的瞬时多普勒定位观测模型,设计了一种基于频率细分的快速最大似然多普勒频率估计方法,然后建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Starlink机会信号/INS的组合导航模型,并对该导航方法进行了实验及分析。结果表明,该方法可为飞行器提供长航时、连续、高精度的导航。动态飞行情况下,该方法可实现平均优于25 m的三维定位精度和平均优于0.1 m/s的速度估计精度,比相同观测时间下的惯导精度提高了1～2个数量级,显著提高了飞行器的导航精度,可为战略导航提供方法和技术支撑。     

Pico-satellite Autonomous Navigation with Magnetometer and Sun Sensor Data

This article presents a near-Earth satellite orbit estimation method for pico-satellite applications with light-weight and low-power requirements. The method provides orbit information autonomously from magnetometer and sun sensor, with an extended Kalman filter (EKF). Real-time position/velocity parameters are estimated with attitude independently from two quantities: the measured magnitude of the Earth’s magnetic field, and the measured dot product of the magnetic field vector and the sun vector. To guarantee the filter’s effectiveness, it is recommended that the sun sensor should at least have the same level of accuracy as magnetometer. Furthermore, to reduce filter’s computation expense, simplification methods in EKF’s Jacobian calculations are introduced and testified, and a polynomial model for fast magnetic field calculation is developed. With these methods, 50% of the computation expense in dynamic model propagation and 80% of the computation burden in measurement model calculation can be reduced. Tested with simulation data and compared with original magnetometer-only methods, filter achieves faster convergence and higher accuracy by 75% and 30% respectively, and the suggested simplification methods are proved to be harmless to filter’s estimation performance.     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

航天器自主导航状态估计方法研究综述

自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段,是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数,是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先,针对航天器自主导航的实际需求,阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性,具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状;然后,分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用;最后,结合理论研究和实际应用,给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。     

基于Rodrigues参数的姿态估计算法

 以Rodrigues参数作为姿态描述参数提出一种快速的全姿态估计算法。Rodrigues参数具有简洁高效的特点,但它具有奇异性,不适用于大角度情况。首先将序贯旋转方法和Rodrigues参数相结合,提出了一种简洁、无奇异的姿态描述方法。然后应用该姿态描述方法,针对“矢量观测+陀螺”这种典型的姿态测量方案,讨论飞行器的姿态估计问题。在姿态估计算法设计中,给出了陀螺模型和观测矢量模型,推导了状态和状态误差协方差阵的预测方程和量测更新方程,并提出了预测方程的一种高效积分方法。仿真结果表明在估计精度等同的条件下,该姿态估计算法比四元数算法效率大约提高10%。     

Real-time total system error estimation:Modeling and application in required navigation performance

In required navigation performance（RNP）, total system error（TSE） is estimated to provide a timely warning in the presence of an excessive error. In this paper, by analyzing the underlying formation mechanism, the TSE estimation is modeled as the estimation fusion of a fixed bias and a Gaussian random variable. To address the challenge of high computational load induced by the accurate numerical method, two efficient methods are proposed for real-time application, which are called the circle tangent ellipse method（CTEM） and the line tangent ellipse method（LTEM）,respectively. Compared with the accurate numerical method and the traditional scalar quantity summation method（SQSM）, the computational load and accuracy of these four methods are extensively analyzed. The theoretical and experimental results both show that the computing time of the LTEM is approximately equal to that of the SQSM, while it is only about 1/30 and 1/6 of that of the numerical method and the CTEM. Moreover, the estimation result of the LTEM is parallel with that of the numerical method, but is more accurate than those of the SQSM and the CTEM. It is illustrated that the LTEM is quite appropriate for real-time TSE estimation in RNP application.     

导航精度的评估与检验

 在Poor估计算法的基础上，研究了导航系统的位置误差模型，对Poor假设进行了修改和补充，将随机过程的各态历经性推广到多元随机过程的各态历经性，提出了Poor估计算法必须建立在多元随机过程的各态历经性上才能实现，并给出了实现的充分条件。讨论了导航精度的假设检验问题，提出通过对不同导航系统之间的相对误差进行多元统计分析，来研究各导航系统的精度问题。     

涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法

针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用...     

竞争性故障模型可靠性评估的非参数估计方法

针对航空发动机现场数据的可靠性评估面临着小子样与随机删失问题,对可靠性评估中的非参数估计方法进行了对比分析.应用蒙特卡罗方法,在竞争性故障模型下,设计了一种对比可靠性评估方法优劣性的仿真方法.该方法以三重威布尔分布为例,通过模拟产生具有随机删失特点的航空发动机现场故障数据,分别对比4种可靠性评估非参数估计方法的优劣性.最后通过一个工程应用案例验证了模型的有效性.仿真结果表明:在三重威布尔竞争性故障模型下,非参数估计方法的优劣顺序依次是Kaplan-Meier估计、平均秩次法、Herd-Johnson估计、Nelson-Aalen估计.      

飞行数据相容性检验技术

飞行试验测量数据中存在过程噪声和测量噪声,导致飞行数据之间不相容,国内目前常用的输出误差法不适用于耦合严重的直升机飞行数据相容性检验。采用增广卡尔曼滤波方法进行状态估计,大幅度地消除测量值中的误差;再用输出误差法对增广卡尔曼滤波估计的结果进行相容性检验,并将其应用于直升机四阶纵向等效模型辨识中。结果表明:提出的这种方法既解决了单独使用增广卡尔曼滤波进行数据相容性分析时由于初期收敛过程造成的滤波误差问题,又克服了单独使用输入误差法进行数据相容性时需手动修改时间延迟问题和测量值中误差过大时输出误差法无法收敛问题,使得检验效果与计算效率大幅提升。     

仅用星敏感器的卫星姿态估计UKF算法研究

针对无陀螺或陀螺失效等情况下的卫星姿态确定问题,应用基于Unscented变换的Unscented滤波理论,提出了仅利用星敏感器矢量观测信息来确定无陀螺卫星姿态的Unscented卡尔曼滤波算法,并进行了数学仿真,仿真结果表明了所提出的UKF算法在无陀螺情况下对卫星姿态估计的有效性和可靠性。     

飞行数据相容性检验的极大似然方法

 本文提出了一种有效的飞行仪器偏差估计的极大似然方法。为了提高对偏差估计的精度,采用了最小二乘方法对角速率,过载的测量量进行平滑,以减小系统噪声对估计精度的影响;并给出了灵敏度矩阵和初值的确定方法以保证算法的收敛速度。通过数字仿真和对我国几种不同类型飞机的飞机数据实际计算表明,提出的方法能够较准确地辨识出测量仪器的偏差,比普通极大似然法更有效。     

弹载大视场星惯组合深度融合导航技术

为了降低弹载星惯组合（Stellar-INS）飞行中段对调姿观星的要求，提高星惯组合姿态精度，提出了大视场（LFOV）星惯组合深度融合导航方法。小视场（NFOV）星敏感器输出星矢量为主，大视场星敏感器可同时输出姿态和星矢量信息，分别推导了基于星敏感器输出姿态和星矢量信息的观测方程，分析了星矢量和姿态观测方法之间的关联性。建立了包含星惯安装误差、陀螺误差以及初始平台误差角的星惯组合全误差项模型，基于线性卡尔曼滤波给出了深度融合导航方法。开展了数学仿真验证，分析了不同调姿观星路径约束下，大/小视场星惯组合性能差异。结果表明，大视场星惯组合深度融合导航方法不仅可以降低调姿观星约束要求，还可以实现组合姿态性能提升。     

Novel quaternion Kalman filter

This paper presents a novel Kalman filter (KF) for estimating the attitude-quaternion as well as gyro random drifts from vector measurements. Employing a special manipulation on the measurement equation results in a linear pseudo-measurement equation whose error is state-dependent. Because the quaternion kinematics equation is linear, the combination of the two yields a linear KF that eliminates the usual linearization procedure and is less sensitive to initial estimation errors. General accurate expressions for the covariance matrices of the system state-dependent noises are developed. In addition, an analysis shows how to compute these covariance matrices efficiently. An adaptive version of the filter is also developed to handle modeling errors of the dynamic system noise statistics. Monte-Carlo simulations are carried out that demonstrate the efficiency of both versions of the filter. In the particular case of high initial estimation errors, a typical extended Kalman filter (EKF) fails to converge whereas the proposed filter succeeds.