无味卡尔曼滤波在热平衡试验中的应用研究

在航天器热平衡试验中应用温度外推预报技术可以快速准确的给出航天器的极限热平衡温度，缩短热平衡试验时间，降低航天器的研制成本。介绍了一种新颖的热平衡试验数据外推方法——无味卡尔曼滤波(UKF)，分析了UKF的应用效果，结果表明应用UKF外推能够在较短的时间内更准确的获得航天器的极限热平衡温度。     

捷联惯导系统大失准角下的初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准过程中的大失准角情况,建立了基于欧拉平台误差角概念的捷联惯导系统(SINS)非线性误差模型,对于具有加性噪声的动态方程,当状态方程为非线性而观测方程为线性时,将一种简化的UKF滤波方法运用到捷联惯导系统初始对准中,并在静基座下对捷联惯导系统大失准角初始对准进行了仿真。仿真结果表明,随着失准角的增大,简化的UKF比EKF估计精度更高,是一种在进行捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准时实用方法。     

非线性滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用

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...     

单天基平台测向的空间非合作目标跟踪

针对仅含角度测量信息的单个天基平台可观测性较弱的问题,提出了一种含脉冲机动检测的空间非合作目标跟踪算法,并设计了非合作目标实时跟踪数据处理流程.该算法利用抗差估计技术和UKF（Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波）算法构造目标跟踪滤波器,并综合残差多项式拟合和新息分布特征等方法实现目标机动检测,在天基平台观测信息类型有限和观测几何较差的情况下,可以同时排除孤立野值和成片测量野值的影响,实现非合作机动目标的连续稳定跟踪.数值实验验证了算法的可行性和有效性,也表明了跟踪精度和可靠性与测量精度密切相关.     

基于拟平均根数之差的航天器相对导航UKF滤波算法

针对星载雷达数据(距离及其变率、角度及其变率),推导了以相对拟平均根数为状态变量的星间相对导航UKF滤波算法.建立了包含J2一阶长期项摄动的状态转移方程.推导了无奇点的相对拟平均根数与相对位置速度之间的转换矩阵,并分析了坐标变换中被忽略的二阶项的影响,对转换矩阵的精度进行了有效补偿.提出以相对位置速度为直接观测量,设计了具有自调整功能的测量误差协方差阵,避免了建立观测方程时状态量对直接观测量的繁琐偏导计算.仿真结果证明了该算法的有效性.     

微小推力下小卫星的轨道递推与推力标定

针对采用微小推力进行轨道机动的小卫星,考虑复杂摄动力的基础设计了一种高精度轨道外推和推力在轨标定算法.首先,建立了考虑地球复杂摄动力和微小推力的小卫星轨道动力学模型;然后基于动力学模型,利用变步长龙格库塔算法,设计了对微小推力小卫星进行高精度轨道外推的方法.随后通过无迹卡尔曼滤波器(UKF),设计在轨标定算法,对存在误...     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

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。     

X-ray pulsar navigation method for spacecraft with pulsar direction error

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.     

一个用于目标跟踪的改进粒子滤波算法

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。     

基于特征模型的高超声速飞行器姿态控制器与自适应滤波算法的设计

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.