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针对基于欧拉角的绳系卫星动力学系统模型在面外角的余弦函数为0时,面内角变得不稳定的奇点问题,提出一种基于修正的罗德里格参数和其阴影相结合的绳系卫星系统动力学模型。在证明了其在消除奇点问题可行性的基础上,进行了仿真,实验结果表明该模型在消除奇点的优势下,修正的罗德里格参数及其阴影的非连续性转换并不会影响到欧拉角的连续性变化和表示,具有全局性。 相似文献
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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 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于低成本MEMS传感器的皮卫星融合定姿算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
基于低成本低精度的MEMS陀螺、太阳敏感器、磁强计组合,设计了Unscented Kalman融合滤波算法.同时考虑到可能的故障模式,提出了仅依赖磁强计的备份滤波算法.在姿态参数选取上,采用修正罗德师里德参数来描述卫星姿态,降低了滤波器的维数,避免了采用四元数时解算状态误差协方差参数的奇异.利用MEMS陀螺采集的随机噪声数据进行半物理仿真,仿真结果表明:该融合算法能有效对卫星姿态进行实时估计,在个别敏感器失效的情况下,同样能实现较高的精度,满足普通任务的要求.该算法具有工程实现意义,是对低精度MEMS敏感器在低成本皮卫星上应用的有益探索. 相似文献
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基于地磁场测量估计卫星姿态的UKF算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。 相似文献
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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。
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