Adaptive robust cubature Kalman filtering for satellite attitude estimation

This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter.     

多模型GGIW-GLMB算法跟踪机动群目标

针对多个机动群目标跟踪问题,提出了一种多模型伽马高斯逆威夏特-广义标签多贝努利（MM-GGIW-GLMB）算法。采用多模型算法对群目标进行运动建模,利用最适高斯（BFG）近似在预测阶段对多模型进行融合,减小了多模型算法的运算量,为进一步提高算法在目标机动阶段的跟踪性能,引入强跟踪滤波器（STF）对BFG算法得到的预测状态协方差进行修正。利用最优次模式分配（OSPA）距离及其一倍标准差和航迹标签正确率衡量算法对机动群目标的跟踪性能。仿真结果表明,本文算法能够提升对机动群目标的跟踪精度和稳定性。      

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

基于显著特性的保持边缘滤波算法

针对传统保持边缘滤波算法中存在光晕的缺点,提出了基于显著特性的图像保持边缘滤波算法.该算法主要思想是利用原图的显著特性图具有边缘突出的特点,简化双边滤波法中灰度因子的设定工作.首先提取出原图像的显著图,然后根据图像显著值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分:显著值较小的区域灰度因子设置较大,平滑此区域;显著值较大的区域灰度因子设置较小,保持边缘部分的清晰.实验结果表明,该算法在平滑了细节和噪声的同时,有效地保持了边缘信息的清晰,与传统方法相比,新方法不仅避免了光晕现象的产生,而且应用更为广泛.      

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法（GPM）和线性时变模型预测控制（LTVMPC）的双层模型预测控制（MPC）算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。     

一种姿态机动辅助下的天文导航系统偏差自校准方法

基于成像型紫外敏感器的自主导航是一种典型的天文导航方法,其精度不仅取决于敏 感器的测量噪声,而且与系统性误差的大小密切相关。针对成像型紫外地球敏感器的特点, 建立了紫外敏感器测量模型。为消除系统误差对自主导航精度的影响,提出了一种姿态机动 辅助下的偏差自校准导航滤波方法,并以紫外地球敏感器测量偏差为例,设计了导航滤波算 法。数学仿真和半物理仿真结果表明,该方法能显著地提高自主导航精度。
     

光纤陀螺随机漂移的实时滤波方法研究

在光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响对准精度的重要因素。通过离线的建模和滤波,能够在一定程度上抑制光纤陀螺随机漂移的影响,但由于受环境因素及光纤陀螺重复启动性能的影响,离线建立的模型通常不具备普适性,无法实现初始对准中随机漂移的在线滤波。为了解决这一问题,论文研究了随机漂移的实时滤波方法,包括基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法和基于滑动数据窗的小波实时滤波方法,并对两种方法进行了改进。最后,进行了光纤陀螺捷联惯导系统的初始对准试验,研究了两种滤波方法对对准精度的影响,试验结果表明两种在线滤波方法均能够在较大程度上提高初始对准的精度,而且小波实时滤波方法的精度和实时性均优于基于ARMA模型的Kalman实时滤波方法。
     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

一种改进的数字滤波平方定时的频域算法

在数字滤波平方定时的频域算法基础上,采用了前端进行带通滤波和后端实施卡尔曼滤波的处理方法对其进行改进。带通滤波器减小了定时误差估计的方差,而卡尔曼滤波则降低了整个定时误差估计过程中噪声的影响。实验与仿真的结果表明,改进后的方法达到了预期的效果。