基于UKF的异类传感器集中式融合算法

综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求,对异类传感器集中式融合问题进行了研究,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法.仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)和扩维技术的并行集中式融合算法.     

基于X射线脉冲星自主导航中UKF滤波算法的仿真研究

基于X射线脉冲星的航天器导航是新的自主导航技术.鉴于该导航系统所建的状态方程和测量方程都是非线性的,本文给出在X射线脉冲星导航中采用UKF(Unscented Kalman Filter)算法仿真研究,并与传统的EKF(Extended Kalman Filter)算法进行对比分析,仿真结果显示,采用UKF算法时的导航精度比EKF算法有显著提高.     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，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。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。     

近地卫星磁测自主导航算法研究

地磁场具有较为完善的数学模型，而地磁场矢量是卫星位置的函数，利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换，UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计，从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量，进行了数学仿真。仿真结果表明：经UKF滤波后，卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知，该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于地磁场测量估计卫星姿态的UKF算法

提出了利用UKF（Unscented Kalman Filter）处理地磁场测量数据进行低轨道（LEO）卫星自主定姿的算法。通过使用估计姿态、轨道参数和国际地磁场参考（IGRF）计算得到的地磁矢量与三轴磁强计（TAM）的测量矢量之差作为更新信息，可以实现实时的姿态角和角速度估计。针对卫星稳态定姿、大角度快速机动的定姿以及姿态失控状态下的定姿等三种任务，分别用UKF和传统的EKF（Extended Kalman Filter）进行了数值仿真。仿真结果显示出本文提出的定姿算法的优越性。     

基于Unscented滤波的伴飞卫星自主相对导航滤波器

为提高导航滤波器的稳定性和计算精度,根据卫星自主导航原理,构造了基于Unscented Kalman滤波（UKF）的伴飞卫星自主相对导航滤波器,建立了算法模型。仿真结果表明：UKF的滤波精度优于扩展Kalman滤波（EKF）,且无需计算量测方程的Jacobi矩阵,计算量小、易于实现。     

一种基于UKF滤波器的卫星定位算法

针对基于通用最小二乘迭代法的卫星定位解算方法在定位精度和鲁棒性等方面的不足,提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)滤波器的卫星定位解算方法。该方法直接利用GPS接收机测得的伪距和多普勒频移作为观测量,对接收机的位置和速度进行估计。经过工程上的实际验证表明:与基于通用的最小二乘迭代法的卫星定位解算方法相比,所提出的基于UKF滤波器的卫星定位解算方法的定位结果有更高的精度和更强的鲁棒性。     

迭代IMM机动目标被动单站跟踪算法

单站无源定位初始估计误差大、可观测性弱,并且可以得到的观测量受限,对机动辐射源的单站被动定位一直是一个难题。针对单站无源定位以及机动跟踪的特点,为改善IMM(Interacting multiple model)算法在单站无源定位中的性能,对IKF(Iterated Kalman Filter)进行改进,将改进的IKF和IMM结合,提出基于迭代的IMM算法。该算法对IMM算法中模型滤波器的输出进行迭代运算,并在滤波迭代中引入交互,从而减小模型滤波误差,改善模型滤波融合效果。对本文方法和IMM方法的仿真比较表明,本文方法在出现大的估计误差时可以得到比IMM更好的跟踪性能。     

对接靠拢段的一种相对导航算法研究

自主相对导航技术是空间交会对接靠拢段的关键技术之一。Unscented卡尔曼滤波(UKF)是基于Unscented Transform(UT)变换的一种新型滤波器,它避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,不必计算Jacobian矩阵,而且其状态估计精度要比EKF的高。本文研究了基于UKF滤波器的自主相对导航算法。该算法根据追踪航天器上交会雷达的测量值,采用UKF滤波器对追踪航天器和目标航天器之间的相对位置和速度进行了估计,仿真结果表明该算法可以满足位置和速度估计精度的要求。     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

一种用于深空高动态微弱信号的频率估计算法

研究了低载噪比与高动态环境下的深空测控系统频率估计算法,在分析已有方法不足的基础上,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的闭环载波跟踪方法。此方法结合了锁频环鉴别器和UKF的优点,获得了宽的估计范围,高的估计精度和低的载噪比门限。在分析UKF模型的基础上,此方法还减少了原有UKF算法的运算量。仿真过程模拟了接收机的高动态运动轨迹,结果表明此法具有较好的动态适应能力、收敛性能和跟踪精度,能够有效地完成低载噪比与高动态环境下的频率估计。此法与基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的频率估计算法相比,具有更低的频率估计误差,因此有着良好的应用前景。     

基于EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供较高精度的单站无源定位跟踪结果。     

机载单站无源定位三维模型及其仿真

针对在空间作匀速直线运动的目标，建立了机载单站无源定位的三维模型。给出了其中的预处理过程和系统状态方程，并采用UKF算法进行滤波处理以提高定位精度。仿真结果表明，模型和算法有效。与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比，在初始误差较大时UKF也能快速收敛。     

二维地对空单站无源定位滤波算法研究

在空对地和地对空两种单站无源定位系统中,地对空单站无源定位难度比较大,因为地对空单站无源定位不仅要进行目标位置估计还要进行目标速度估计。在MATALB仿真平台上建立了地对空定位模型,并进行了EKF、MGEKF和UKF三种滤波算法100次Monte-Carlo仿真,提出了对Monte—Carlo仿真结果的若干处理方法,在此基础上对三种滤波算法进行比较,得出三种滤波算法各自的优缺点。