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。     

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。     

Nonlinear filtering for sequential spacecraft attitude estimation with real data: Cubature Kalman Filter,Unscented Kalman Filter and Extended Kalman Filter

This article compares the attitude estimated by nonlinear estimator Cubature Kalman Filter with results obtained by the Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter. Currently these estimators are the subject of great interest in attitude estimation problems, however, mostly the Extended Kalman Filter has been applied to real problems of this nature. In order to evaluate the behavior of the Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter and Cubature Kalman Filter algorithms when submitted to realistic situations, this paper uses real data of sensors on-board the CBERS-2 remote sensing satellite (China Brazil Earth Resources Satellite). It is observed that, for the case studied in this article, the filters are very competitive and present advantages and disadvantages that should be dealt with according to the requirements of the problem.     

无陀螺下基于修正罗德里格参数的星体姿态确定

介绍了修正罗德里格参数(MRP),分析比较了姿态表示参数修正罗德里格参数和四元数的算法特点。通过仿真计算,比较了当卫星受一阶马尔柯夫干扰力矩作用和CCD星敏感器为唯一星载角运动传感器时,分别用修正罗德里格参数和四元数作为姿态表示参数,采用UKF(Unscented Kalman Filter)估计卫星航向、姿态及相应角速率的滤波效果。结果表明,用修正罗德里格参数法的姿态解算精度比用四元数法的姿态解算精度高,且计算效率明显优于四元数算法,计算量仅相当于四元数算法的一半,这是由于四元数的规范化条件(即模值为1),在姿态确定中会导致误差协方差阵奇异,而修正罗德里格参数虽然不是全局非奇异的,但是可以通过切换方法解决奇异性问题。     

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.      

一种基于纯天文观测的火星车自主导航方法

提出了一种基于纯天文观测的火星车自主天文导航新方法.该方法仅需利用由星敏感器视场内测量得到的火星卫星(火卫一、火卫二)和某一恒星之间的星光角距,结合火星车的运动模型,通过Unscented粒子滤波方法,即可获得高精度的火星车实时位置信息.计算机仿真结果表明了该方法的有效性,同时对几个关键的精度影响因素进行了仿真分析.      

The adaptive Gaussian mixtures unscented Kalman filter for attitude determination using light curves

The Adaptive Gaussian Mixtures Unscented Kalman Filter (AGMUKF) is introduced to estimate the attitude of a Resident Space Object using light curves. This filter models the state probability density function as a Gaussian Mixture. This enables to capture the non-linearities of the light-curve measurement model. A non-linearity index is used to refine the mixture when necessary, and individual Gaussian kernels are merged back together when their relative distance is below a certain threshold. A conventional attitude Unscented Kalman Filter (UKF) is used to propagate and update each kernel. The AGMUKF efficiently maintains the mixture population as low as possible, while still being able to represent non-symmetric, multimodal, arbitrarily complex distributions. Therefore, it is presented as a promising alternative to Particle-Filter-based implementations, the current state of the art used in sequential attitude estimation from light curves. The non-linearity index has been used to show that the measurement model is the main contributor to the system non-linearity. Results have demonstrated the superiority of the AGMUKF w.r.t. the UKF for attitude determination, and that it can converge for high initial state uncertainty cases, successfully capturing the non-Gaussian probability distribution of the state.     

比例UT变换的一种比例因子自适应选取方法

将比例UT(Unscented Transform)变换应用于一般的采样策略可以解决采样的非局部效应问题,提高UKF(Unscented Kalman Filtering)的估计精度,而比例因子是其中的重要参数。文章提出了一种比例因子的自适应选取方法,将自适应的比例UT变换作用于最小偏度单形采样,并把相应的UKF应用于低轨卫星实时定轨中。仿真结果表明,这种自适应选取参数方法稳定可靠,其相应的UKF定轨精度与最佳的固定比例因子UKF的精度相当。     

一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法

全球定位系统（GPS）测姿技术主要是利用GPS载波相位和信号功率2种方法,但是测量信息单一且独立,针对旋转载体的测姿问题,提出一种基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法,通过融合GPS接收机天线信号功率和多普勒频率信息测量载体滚转角和滚转角速度。利用当前统计模型对滚转角和滚转角速度测量进行系统建模,根据滚转角预测估计值选取量测量,并提出自适应滤波,采用滚转角加速度估计自适应滤波算法,实现了对系统噪声方差阵的自适应调整,避免了滚转角加速度最值的选取问题,降低了噪声的影响。通过仿真验证了基于自适应滤波的GPS滚转角估计方法的可行性,结果表明该方法的测量精度高于无迹卡尔曼滤波（UKF）。      

卫星编队飞行的相对轨道自主确定研究

为了研究卫星编队飞行相对轨道的自主确定,基于相对轨道根数建立编队卫星间的相对运动方程,利用测量所得到的星间距离和方位信息作为观测量。不同于目前广泛采用的扩展卡尔曼滤波算法,设计Unscented Kalman Filter(UKF)算法实现卫星编队飞行的相对轨道自主确定。仿真结果表明这种相对轨道自主确定方案能获得较高的定轨精度。     

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。     

Central difference predictive filter for attitude determination with low precision sensors and model errors

Attitude determination is one of the key technologies for Attitude Determination and Control System (ADCS) of a satellite. However, serious model errors may exist which will affect the estimation accuracy of ACDS, especially for a small satellite with low precision sensors. In this paper, a central difference predictive filter (CDPF) is proposed for attitude determination of small satellites with model errors and low precision sensors. The new filter is proposed by introducing the Stirling’s polynomial interpolation formula to extend the traditional predictive filter (PF). It is shown that the proposed filter has higher accuracy for the estimation of system states than the traditional PF. It is known that the unscented Kalman filter (UKF) has also been used in the ADCS of small satellites with low precision sensors. In order to evaluate the performance of the proposed filter, the UKF is also employed to compare it with the CDPF. Numerical simulations show that the proposed CDPF is more effective and robust in dealing with model errors and low precision sensors compared with the UKF or traditional PF.     

航天器自主交会对接的视觉相对导航方法

针对航天器自主交会对接在最终逼近阶段的相对导航问题,研究了基于特征光标的航天器视觉相对导航方法。首先建立了小角度假设条件下的相对导航模型。给出了航天器相对位置和采用欧拉角描述的相对姿态的近似解析算法。其次利用相对姿态的解析解作为观测信息,采用降阶的无迹卡尔曼滤波方法对目标航天器的姿态角和惯性角速度进行了估计,间接得到了相对姿态和相对姿态角速度的估计值。数值仿真表明提出的解析算法能够有效获得相对位置和相对姿态测量信息,通过降阶滤波可明显提高相对姿态确定精度。     

基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

针对传统航空发动机剩余寿命（RUL）预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于RUL预测精度不高的问题, 提出了一个新的多阶段航空发动机RUL预测模型, 包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波（UKF）与非线性预测4部分内容。提出了基于超统计理论的多阶段分割滤波（BS-MSF）算法。首先, 该算法采用超统计理论进行突变点检测, 将航空发动机的健康数据划分为多个退化阶段；其次, 应用UKF对融合的时变参数进行滤波处理；最后, 通过非线性拟合对发动机RUL进行预测, 实验采用美国NASA发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明:所提算法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性和更小的拟合误差, 能更准确地预测发动机的RUL, 预测精度比单阶段方法提高5.5%。      

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.      

基于修正IMM的风机变桨系统故障诊断方法

针对交互式多模型（IMM）故障诊断方法固定模型转移概率导致的诊断准确性、速度下降和估计精度损失问题,提出了一种基于模型转移概率和模型概率修正的故障诊断方法,并与粒子滤波（PF）结合实现了风机变桨系统传感器的多故障诊断。在非模式切换阶段,采用后验模型概率梯度信息设计模型转移概率的修正函数,以抑制噪声对IMM估计精度的影响;在模式切换阶段,采用模型概率反转的策略快速切换模型,弥补模型软切换导致的诊断延迟和错误诊断。通过仿真实验证明所提方法的准确性、模型切换速度以及状态估计精度都得到了较好的提升。      

Impact of the orbital eccentricity on the attitude performance before and after the deorbiting phase for Alsat-1

Due to the presence of periodic forcing terms in the gravity gradient torque, orbit eccentricity may produce large response for the roll, yaw and pitch angles. This paper investigates the influence of the orbit eccentricity on the performance of the attitude determination and control subsystem (ADCS) pointing of passive Low Earth Orbit (LEO) satellites stabilized by a gravity gradient boom or having long appendages before and after the deorbiting operation. The contribution of this work is twofold. First, the satellite attitude dynamics and kinematics are modeled by introducing the orbit eccentricity in the equations of motion of a LEO satellite in order to provide the best scenario in which satellite operators can keep the nominal functionality of LEO satellites with a gravity gradient boom after the deorbiting operation. Second, a Quaternion-based Extended Kalman Filter (EKF) is analyzed when the orbit eccentricity is considered in order to determine the influence of this disturbance on the convergence and stability of the filter. The simulations in this work are based on the true parameters of Alsat-1 which is a typical LEO satellite stabilized by a gravity gradient boom. The results show that the orbit eccentricity has a big influence on the pointing system accuracy causing micro-vibrations that affect the geocentric pointing particularly after the deorbiting phase. In this case, satellites have no orbital correction option. The Quaternion-based Extended Kalman Filter analyzed in this paper, achieved satisfactory results for eccentricity values less than 0.4 with respect to pointing system accuracy. However, singularities were observed for eccentricity values greater than 0.4.     

基于IMU与UKF的船舶升沉运动信息测量方法

为获取实时、精确的船舶升沉运动信息,根据船舶升沉运动模型和频谱分析方法,建立描述惯性测量单元（IMU）的加速度测量信息与船舶升沉运动状态量关系的解析模型。基于无迹卡尔曼滤波（UKF）算法非线性滤波的特点,进行升沉运动滤波解算。通过仿真分析证明了所提方法在船舶升沉运动测量中的有效性。利用三自由度平台升沉运动测量实验验证,结果表明,同一模型下,相比于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的解算结果,所提方法具有更快的收敛速度和更高的测量精度;对船舶升沉位移的估计精度达到最大升沉幅值的5%,可以得到精确、无时延的船舶升沉运动信息。      

在轨地球同步卫星自主工程测控研究

地球同步卫星在轨工程测控任务通常由地面测控系统完成. 随着技术水平的发展, 如果在轨地球同步卫星能够实现自主工程测控, 将大大减轻地面测控系统负担, 提高卫星独自生存能力, 降低系统运行成本, 并将成为卫星测控技术新的发展方向. 本文提出卫星自主在轨测控方案, 研究了当前地球同步卫星在轨工程测控的主要项目及实现算法. 对其进行的可行性分析表明, 尽管受到轨道测量能力的制约, 在轨地球同步卫星仍可实现完全或地面有限参与情况下的自主工程测控. 在此基础上, 设计了一种地球同步在轨卫星完全自主工程测控的原理方案, 通过分析其技术难点及存在的风险, 提出应对措施. 研究结果表明, 基于目前卫星制造水平和成熟的在轨测控技术, 实现在轨地球同步卫星自主工程测控技术可行, 其是解决卫星数量急剧增加与地面测控能力有限这一突出矛盾的有效途径.