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Jing Liu Jie Ma Jin-wen Tian Zhi-wei Kang Paul White 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2010
In order to reduce the impact of the pulsar direction error on the navigation system performance, a novel X-ray pulsar navigation technique is proposed. Through analyzing the system bias caused by the pulsar direction error, it can be seen that the system bias is slowly time-varying. Based on the analysis result, the augmented state unscented Kalman filter (ASUKF), in which the system bias is treated as the augmented state, is designed here to deal with the system bias and estimate spacecraft’s positions and velocities. The simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed navigation method. The ASUKF-based navigation method for spacecraft is more accurate than the method based on unscented Kalman filter (UKF) in the presence of the pulsar direction error. 相似文献
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惯性导航系统(INS)初始对准的误差方程在本质上是非线性的,估计惯性导航初始对准误差普遍采用的做法是把失准角假设为小角度,再将误差模型线性化.但当运载体遭遇恶劣环境姿态变化剧烈时,用于估计小失准角的误差模型将不再满足初始对准的要求.为满足大失准角下惯导系统的初始对准,在建立大失准角下的非线性误差模型基础上,分别应用2种... 相似文献
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王丽娇 《空间控制技术与应用》2011,37(3):14-20
提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波(CSUKF)算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波(STF)的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的(UKF)的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波(CUKF)和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法(CEKF)进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题. 相似文献
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一个用于目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
简化UT(unscented transformation)转化参数,修改UKF(unscented Kalmanfilter)提议分布,提出了改进的粒子滤波算法。调节因子的增加使得能在线自适应估计,滤波性能提高,并形成一个自适应的算法。仅有角测量的目标跟踪仿真试验证实了改进的粒子滤波算法要优于其它滤波方式。 相似文献
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编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定,提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题,并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明,该方法具有可行性和实用性,估计精度满足分布式遥感任务需求,能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。 相似文献
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基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波(UKF)及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波(ATSUKF)算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。 相似文献
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