非质心特征点相对位置和姿态估计方法研究

卫星编队飞行中,从星星体上偏离质心的任意特征点,其相对位置和相对姿态运动耦合。本文针对任意点的相对状态估计问题,推导了耦合相对轨道动力学方程和无陀螺相对姿态动力学方程,并且基于PSD敏感器对主星上点光源的视线测量值,提出了基于特征点耦合动力学和质心传统动力学的两种相对状态估计策略。针对每种策略分别设计了EKF和UKF两种滤波算法对相对状态进行估计。最后通过数学仿真对算法的有效性进行了验证,并对其计算量进行了分析。结果表明,四种算法均能对特征点的相对状态进行较高精度的估计。     

北斗/罗兰C组合导航非线性滤波算法研究

北斗/罗兰C组合可以实现无源三维导航定位.建立了组合导航系统状态方程和量测方程,针对量测方程为非线性的情况,分别应用扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF),设计了滤波算法,仿真结果表明,采用UKF方法比EKF方法能改善定位效果,该方法已经成功应用在工程实践中.     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

UKF在基于修正罗德里格参数的飞行器姿态确定中的应用

UKF是一种新的非线性滤波方法,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobi矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现。修正的罗德里格参数(MRPs)是一种飞行器姿态参数,相对于四元数姿态参数,用MRPs表示飞行器的姿态时,状态误差方差不会产生奇异性,并且能在一定程度上减小估计的计算量。本文针对MRPs表示的无陀螺飞行器姿态系统,利用UKF设计了姿态估计器,并通过仿真验证了算法的有效性。     

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。     

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。     

基于AE-UKF的航天器自主导航方法

针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法AE\|UKF方法。该方法通过对非线性的状态方程进行Unscented变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,使滤波器具有自适应能力。将AE\|UKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明：AE\|UKF方法在达到UKF方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响。     

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。     

基于UKF的GPS定位算法

针对EKF通过局部线性化方法处理非线性问题可能产生的精度下降问题,提出了用UKF进行GPS定位解算的方法.介绍了UKF方法的原理,分析了GPS伪距方程的线性化近似误差和定位精度的关系,并讨论了利用UKF进行定位解算的有效性.采用"当前"模型,利用伪距和多普勒观测量进行定位解算.利用Spirent GPS 模拟器和NovAtel差分定位系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和现场实验.结果表明,当滤波器状态初值误差较大时,UKF与EKF相比有明显的优势.