卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 ,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于采用扩展卡尔曼滤波技术的一阶线性姿态估计器     

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

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.      

一种基于李群描述的深空探测器姿态估计方法

针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。     

伪卫星/惯性组合导航的非线性补偿

伪卫星具有抗干扰能力强和布置灵活机动的特点,在增强卫星系统和独立组网为用户提供更高精度导航定位信息方面具有广阔的应用前景.研究了一种伪卫星/惯性组合导航的非线性补偿算法.由于伪卫星与用户的距离比卫星近得多,其非线性量测的影响也严重得多.采用二次项修正一定程度上弥补了传统线性化方法存在的模型误差大、滤波效果差甚至发散的问题.为避免求解非线性方程的困难使用了两步估计方法,大大降低了算法的复杂度.仿真结果表明,该算法可以显著提高伪卫星/惯性组合导航系统的性能,具有很高的实用性.     

基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extended Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.     

基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计

针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF, Multiplicative Extended Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE, Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.     

磁定姿近地轨道卫星EKF与UKF算法比较

某近地轨道(LEO)卫星通过磁强计测量、飞轮控制和磁力矩器卸载,实现三轴姿态稳定.围绕该卫星姿态确定问题,对扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行综合分析对比,最后给出该卫星姿态确定实现方法.分析了地磁模型误差、磁强计测量误差及剩磁的影响,推导了四元数均值及协方差的计算方法.分别引入EKF和UKF进行姿态确定,并讨论了影响算法性能的因素.对两种方法的估计精度、收敛时间及计算需求等指标进行了对比.最后针对该卫星姿态确定要求和硬件条件,选用EKF算法实现姿态确定,满足对地指向精度优于1°,稳定度优于0.1(°)/s的设计指标.     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.     

基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性.      

基于改进预测滤波的小天体精确着陆自主导航方法研究

针对小天体形状不规则、质量不均匀导致模型建立不准确的问题,研究基于改进的预测滤波实现自主着陆过程中精确导航的关键技术。在导航算法设计中,首先建立了小天体引力场模型,并建立了导航系统运动学模型,然后建立了基于惯性测量单元、光学相机及测速敏感器多信息融合的测量模型,结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法对非线性预测滤波(Nonlinear Predictive Filter, NPF)算法进行改进,在该导航算法下,对系统的可观性进行了分析。仿真结果表明:在引力不确定性引起的模型不准确度下,该方法可实时估计模型误差,在与EKF导航精度比较的基础上验证了改进的NPF算法的有效性和精确性。     

基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

基于联合滤波器的高精度卫星定姿系统设计

设计了由陀螺、GPS姿态敏感器、红外地平仪和太阳敏感器构成的太阳同步极轨卫星姿态确定系统。提出联邦滤波器结构和算法,推导了各子系统的量测方程和姿态确定系统的误差状态方程。为规避对量测值进行非相关处理,采用减小GPS姿态敏感器输出的姿态滤波值作为系统滤波器量测值的频率的方法。仿真结果表明,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合,具有计算量小、精度高、可靠性好等优点。     

基于多模型最优融合的双星定位系统一体化精密定轨方法

针对卫星动力学模型复杂且不准,考虑到卫星定轨中待估参数在时间和空间上的相关性,提出了一种基于多模型最优融合的双星定位系统一体化参数建模的近地卫星精密定轨新方法.利用节点自由分布B样条描述卫星运动,实现了对卫星粗略动力学模型的抑制作用;同时结合双星观测模型,使该方法转化为关于求解卫星轨道样条表示参数和定轨系统误差的多模型融合的非线性优化问题;通过引入模型结构确定最优融合权值的选取准则,在最小二乘准则下,采用非线性最优化方法搜寻样条的最优节点分布,得到了待估参数的最优估计,完成了近地卫星的精密定轨.理论分析和仿真计算表明,该方法确实有效,不仅提高了卫星的定轨精度,而且使状态估计的结构更加稳定.      

多敏感器卫星姿态确定的联邦滤波器设计

针对由惯性测量组件、星敏感器、数字式太阳敏感器和红外地球敏感器构成的卫星姿态确定系统 ,提出采用联邦滤波器进行信息融合。设计了多敏感器信息融合的联邦滤波器结构和算法 ,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程。仿真分析结果表明 ,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合 ,能够以较小的计算量实现高精度的信息融合 ,并且还能使高精度的信息融合具备容错性能     

融合高斯过程回归的UKF估计方法

高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归（GPR）增强无迹卡尔曼滤波（UKF）预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。