无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究

给出了捷联惯导系统初始对准时的非线性误差模型,处理非线性系统的传统方法是扩展卡尔曼滤波方法(EKF)即对非线性系统进行线性化后再利用卡尔曼滤波进行处理。而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。本文对UPF滤波方法进行研究,运用于捷联惯导系统初始对准的姿态估计,计算机仿真和试验结果均表明了该方法的方位失准角估计精度和收敛速度明显优于传统的EKF。     

矢量观测确定卫星姿态的预测粒子滤波算法

在矢量观测的基础上,针对单独的星敏感器定姿,提出了一种将粒子滤波(PF)和预测滤波相结合的姿态确定算法,通过设计粒子初始化,结合重要性采样、重采样和规则化等手段,成功地将姿态四元数作为状态粒子进行更新和传递,避免了状态方程的线性化和协方差矩阵的计算;利用预测滤波算法估计模型误差和姿态角速度,在保证滤波精度的同时,有效降低了粒子滤波器的维数.实验在某对地观测通用小卫星平台上进行,选取卫星自由飞行状态和飞轮控制对地稳定模式,分别对滤波器进行了仿真,实验结果验证了该算法对本质非线性、非高斯的卫星姿态估计问题具有快速的收敛性能和良好的稳定精度.该方法还为粒子滤波器的设计和无角速度敏感器测量的飞行器姿态确定提供了借鉴.     

预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

AEKF在姿态确定中的应用研究

设计了加性扩展Kalman滤波器(AEKF),对卫星姿态进行了准确估计。针对四元数法描述卫星姿态所引起的信息冗余能使滤波误差协方差阵产生奇异,并导致滤波发散,为此提出了用协方差阵降维法解决该问题。仿真结果表明,应用本文设计的滤波器,能有效克服姿态敏感器的量测噪声,准确估计出卫星的姿态。     

基于修iE Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

一种改进的无迹Kalman滤波在SINS/GPS组合导航中的应用

传统的无迹Kalman滤波根据估计量测方程和量测量的协方差矩阵来确定最佳增益,但在导航过程中会因为外界因素的干扰,无法得到准确的量测信息算法,使增益有所偏差,导致最后的滤波精度降低。基于此,提出了一种改进的无迹Kalman滤波。首先根据新息,判断是否有异常的观测量,并通过引入抗差因子进行修正。通过仿真实验,比较扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进的无迹Kalman滤波的误差特性,证明提出算法的有效性。     

基于修正Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波（UKF）设计了一种全姿 态估 计算法。修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用 于全姿态运动情况。利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现 象的发生。UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计。本文针对 “陀螺+矢量观测”这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换 的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器。状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变, 引起姿态估计器的滤波波动。为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法 。最后通过仿真验证了算法的有效性     

关于卫星姿态确定非线性滤波算法的研究

本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。
     

一种基于粒子滤波的月球车同时定位与地图创建方法

针对月球探测车位置与姿态的准确估计问题,提出了一种基于RBPF粒子滤波的月球车SLAM方法。该方法基于高速激光雷达对环境地貌的观测,通过激光测距值与所建栅格地图之间的匹配实现。鉴于车体的位置估计仍难以彻底消除累积误差,提出了对于月球车平动速度的估计方法,并通过仿真实验验证了该速度估计方法的正确性。为提高粒子滤波的实时性能,提出所有粒子共同维护一幅地图的处理方法,实验表明该方法在明显提高SLAM实时性的同时,并未对滤波效果产生明显影响。
     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

基于盒粒子滤波的低成本皮纳卫星高效姿态确定算法

针对低成本皮纳卫星姿态确定系统在质量、体积、计算量以及能耗等方面的限制问题,本文基于区间分析理论提出了卫星姿态区间化描述方法并建立了运动学区间化方程,提出了基于盒粒子滤波(BPF)的皮纳卫星姿态确定算法。该算法首先采用双矢量算法对太阳敏感器和磁强计得到的量测进行姿态解算,并将解算出的姿态四元数作为伪量测值输入传递给BPF,从而降低敏感器噪声对估计精度的影响。仿真实验表明,相比于传统粒子滤波的姿态确定算法,本文所提出的BPF姿态确定算法能够在保证姿态确定精度的同时大幅缩短算法运行时间。     

基于星敏感器四元数的卫星角速度预测滤波算法

为在无陀螺或陀螺故障时可用星敏感器估计姿态角速度，在扩展卡尔曼滤波（EKF）和非线性预测滤波的基础上提出了基于四元数的卫星角速度估计算法，并给出了相应的模型。该算法对角速度建模精度的要求较低，无需卫星动力学方程，方法简单且易于实现。仿真结果表明，算法的精度较高。虽然仍受噪声和步长的影响，但相对基于EKF和最小模型误差的角速度估计算法，其性能改善较大。     

基于Rodrigues参数的视觉相对位姿确定算法

以Rodrigues参数作为姿态描述参数提出了一种视觉相对位姿确定算法。Rodrigues参 数作为一种简洁、高效的姿态描述法,适用于实时性要求高的视觉相对位姿确定,但它本身 的奇异性使其不能用于大角度的位姿确定。将视觉导航方法和无奇异姿态描述的Rodrig ues参数切换理论结合起来,推导了基于Rodrigues参数的视觉相对位姿解算模型,并给出了 这种相对位姿确定算法的流程。仿真结果表明该算法能很好地解决奇异问题,实现全姿态运 动情形下的相对位姿确定。
     

刚体姿态估计的类Rodrigues参数算法研究

针对Rodrigues参数描述刚体姿态运动时的缺陷,提出了一种类Rodrigues参数的姿态估计算法,从定义上避免了Rodrigues参数和修正Rodrigues参数在π-,-π,2π,-2π时的奇异。推导了类Rodrigues参数描述的姿态运动学微分方程,给出了坐标变换的类Rodrigues参数描述,讨论了类Rodr...     

基于GPS的多基线姿态系统研究

在QUEST算法的基础上,提出了非单位向量前提下的四元数估计算法。该算法考虑了基线长度对精度的影响,将其应用于自制的GPS多基线姿态系统,计算载体的姿态角,验证系统及算法的精度。通过两次实验结果对比表明:该套GPS姿态系统具有较高的精度,非单位向量的四元数估计算法计算精度明显高于TRIAD算法。     

基于矢量观测的最小方差姿态估计算法

提出了适用于航天飞行器单点实时姿态估计的间接姿态估计算法（IRQE）。该算法在精度上与目前使用的算法（QUEST）相同,而计算速度更快,并且没有奇异。通过协方差分析证明：在给定权系数和测量误差为零均值高斯噪声假设下,IRQE算法得到的姿态估计既是最小方差估计,又是极大似然估计;同时,其方差达到了Cramer\|Rao下界,这意味着其精度在所有无偏估计中最佳。
     

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。     

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。