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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定. 相似文献
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从统计线性回归的角度对无味变换(unscented transformation,UT)进行分析,推导了迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)。针对IUKF计算量大的问题,结合弦线迭代法和IUKF,得到了一种新的混合迭代无味卡尔曼滤波器。数值仿真的结果表明,新滤波算法的精度优于扩展卡尔曼滤波、迭代扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波,并可以有效降低IUKF的计算量。 相似文献
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无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
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在GPS/INS组合导航中,传统UKF(Unscented Kalman Filter)计算量大,无法满足实时性要求。而且当动力学模型受到异常扰动误差影响时,其精度与稳定性易受到影响。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高精度;通过自适应调整过程噪声以降低动态异常扰动误差对UKF精度与稳定性的影响。由此提出了一种改进UKF算法,用于GPS/INS组合导航。仿真实验结果表明,改进UKF算法用于GPS/INS组合导航的精度要优于UKF算法。 相似文献
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研究伪距定位中衰减记忆无迹卡尔曼滤波(MAUKF)方法,针对衰减记忆UKF滤波器可能因衰减因子引入造成滤波精度降低、滤波收敛速度并没有得到改善的问题,本文依据预测残差的统计量,对衰减记忆UKF滤波算法进行了改进。仿真结果表明,该算法相比衰减记忆UKF算法提高了定位精度和收敛速度。 相似文献
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将UKF(Unscented Kalman Filter)方法用于惯性/重力组合导航系统.UKF方法设计了少量的呈高斯分布的σ点,在每个更新过程中,σ点随着非线性状态方程和测量方程传播,从而获得滤波值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程.仿真结果表明:UKF方法比传统卡尔曼滤波及其改进的滤波模型都有更高的估计精度,并能有效的克服非线性严重时出现的滤波发散问题. 相似文献
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在非高斯噪声或统计特性不准确时滤波精度会下降甚至发散等问题,提出了一种基于Huber-M估计的无迹卡尔曼滤波导航算法。首先采用奇异值分解(SVD)迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换;然后将Huber方法用于UKF框架中,使先验信息和量测信息进行重构;最终以达到克服传统UKF滤波器稳定性差的问题,提高滤波抗差能力。对提出算法进行GPS/UWB组合导航仿真验证,并与EKF和UKF进行了比较。实验结果表明,加入M估计的SVD-UKF在噪声统计特性不准确时和加入随机观测异常状态下都可以将滤波器性能提高25%～40%,与其他两种算法相比,本文所提算法的定位误差能快速收敛,并保持较高滤波精度。 相似文献
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针对无味Kalman滤波（Unscented Kalman Filter）在卫星定轨应用中存在计算效率和估计精度之间如何平衡的问题,本文提出了一种将无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波（Extended Kalman Filter）相结合的新算法。该算法对标准的无味Kalman滤波算法作了两个方面的改进,一方面改进采样策略,以最小偏度单形采样策略代替对称采样策略;另一方面改进算法结构,以无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法代替单纯的无味Kalman滤波算法,系统的强非线性部分采用无味Kalman滤波来处理,弱非线性部分采用扩展Kalman滤波来处理。算例结果表明,新算法估计精度与无味Kalman滤波相当,但计算效率提高了30%左右。 相似文献
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A dual-rate Kalman Filter (DRKF) has been developed to integrate the time-differenced GPS carrier phases and the GPS pseudoranges with INS measurements. The time-differenced GPS carrier phases, which have low noise and millimeter measurement precision, are integrated with INS measurements using a Kalman Filter with high update rates to improve the performance of the integrated system. Since the time-differenced GPS carrier phases are only relative measurements, when integrated with INS, the position error of the integrated system will accumulate over time. Therefore, the GPS pseudoranges are also incorporated into the integrated system using a Kalman Filter with a low update rate to control the accumulation of system errors. Experimental tests have shown that this design, compared to a conventional design using a single Kalman Filter, reduces the coasting error by two-thirds for a medium coasting time of 30?s, and the position, velocity, and attitude errors by at least one-half for a 45-min field navigation experiment. 相似文献
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安全可靠的自主导航系统可提高卫星的在轨生存能力。文章研究了利用紫外敏感器测量得到的地心方向信息和星敏感器、红外地平仪获得的星光角距信息进行卫星轨道确定的自主组合导航方法。针对导航系统非线性的特点,采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)设计了相关的信息融合方案,并通过数学仿真对其有效性进行了分析和验证。仿真结果表明,该算法可进一步提高导航系统的精度和可靠性。 相似文献
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在GPS接收机产生机动时,运动模型的不匹配会给跟踪算法带来性能损失。本文提出一种机动检测、Unscented Kalman Filter(UKF)以及总体最小二乘(Total Least Square,TLS)相结合的解算方法用于接收机机动的GPS跟踪解算。首先,通过机动检测算法对目标的机动性进行判别,当目标机动较小时,利用UKF的最优检测性能进行跟踪,而当目标机动较大时,结合TLS的强跟踪性能,采用TLS和UKF联合进行跟踪。从而,在不增加方程维数的情况下,实现机动目标的实时、快速跟踪。仿真结果表明该方法对机动目标具有良好的跟踪性能。 相似文献