Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究

静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算，结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。     

机载单站无源定位三维模型及其仿真

针对在空间作匀速直线运动的目标，建立了机载单站无源定位的三维模型。给出了其中的预处理过程和系统状态方程，并采用UKF算法进行滤波处理以提高定位精度。仿真结果表明，模型和算法有效。与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比，在初始误差较大时UKF也能快速收敛。     

Nonlinear filtering for sequential spacecraft attitude estimation with real data: Cubature Kalman Filter,Unscented Kalman Filter and Extended Kalman Filter

This article compares the attitude estimated by nonlinear estimator Cubature Kalman Filter with results obtained by the Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter. Currently these estimators are the subject of great interest in attitude estimation problems, however, mostly the Extended Kalman Filter has been applied to real problems of this nature. In order to evaluate the behavior of the Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter and Cubature Kalman Filter algorithms when submitted to realistic situations, this paper uses real data of sensors on-board the CBERS-2 remote sensing satellite (China Brazil Earth Resources Satellite). It is observed that, for the case studied in this article, the filters are very competitive and present advantages and disadvantages that should be dealt with according to the requirements of the problem.     

一种星间相对状态估计方法

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。     

基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计

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。     

面向小推力变轨的天文组合自主导航方法

针对小行星探测任务对导航系统自主性强、实时性高的需求,研究了一种面向小推力变轨的天文组合自主导航方法。根据工程实践分析并建立了电推进变轨过程中的动力学模型,给出了天文测角测速组合的小行星探测自主导航方案。为克服小行星探测器推力的不确定性,提出了采用自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波(AIMM-UKF)算法,以较少的模型个数实现对导航系统状态的覆盖,克服了模型集合先验信息不准确对导航精度的影响,提高了组合导航系统的鲁棒性和抗干扰能力。最后,通过数学仿真对组合导航算法的性能进行了验证,结果表明本文提出的组合导航方法估计精度更高、计算消耗更小,可满足小行星探测工程任务对导航系统自主性、实时性和高精度的需求。     

多测速系统中系统误差实时估计与校准算法

在实际目标跟踪系统中,测量设备都存在系统误差,会导致跟踪滤波精度显著下降。针对多测速系统,对其测速系统误差进行了简化数学建模;然后将其增广为状态变量,应用扩维无迹卡尔曼滤波对目标运动状态和系统误差进行联合估计,以实时校准系统误差、提高状态估计精度。在存在主副站2类系统误差的条件下,设定恒定和线性时变2类系统误差场景,对算法进行仿真分析。仿真结果表明,算法在2类系统误差情形下都能有效校准系统误差,位置、速度滤波精度可提高80%以上;尤其是当系统误差恒定时,算法可完全消除系统误差的影响。     

Unscented粒子滤波在静基座捷联惯导系统大方位失准角初始对准中的应用研究

 静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,Unscented粒子滤波从非线性系统状态向量概率分布出发,结合Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波的特点,无需对非线性系统模型进行处理而能达到较高的滤波精度。本文对Unscented粒子滤波进行了研究,并结合重采样算法,运用于捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准中,计算结果验证了该方法的有效性与优越性。     

航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

星光折射间接敏感地平的自主天文导航方法能够获得很高的导航精度,但由于大气密度模型时空分辨率不高,这种方法所敏感的地平有可能出现较大的瞬时误差,从而导致导航滤波器精度降低,有时甚至发散.为了解决这一问题,提出将模糊推理系统应用于自主天文导航,研究基于Unscented卡尔曼滤波的模糊自适应算法,使导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于新息和残差的自适应UKF算法

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于新息和