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文檔簡介
1、非線性濾波算法已經(jīng)大量發(fā)展起來,但這也使我們在解決某個具體估計問題時面臨算法選擇方面的困難。本文首先將眾多非線性濾波算法統(tǒng)一在序貫貝葉斯估計理論框架下進(jìn)行系統(tǒng)性研究,包括EKF、IEKF、二階EKF、UKF等局部近似濾波算法,以及近似格點濾波、高斯和濾波、粒子濾波等全局近似濾波算法。接著,針對非線性狀態(tài)濾波算法在參數(shù)估計問題中的擴(kuò)展應(yīng)用,深入探討了其中的主要困難與相應(yīng)的解決措施。缺乏過程噪聲可能使參數(shù)估計收斂速度緩慢或參數(shù)粒子嚴(yán)重退化,
2、而人工噪聲的引入有可能導(dǎo)致部分真實參數(shù)后驗信息的丟失。本文深入研究了人工噪聲在局部近似濾波算法和粒子濾波算法中的引入技巧,并介紹了一個將核平滑收縮技術(shù)結(jié)合在內(nèi)的參數(shù)輔助粒子濾波算法。然后,針對非線性狀態(tài)濾波算法在狀態(tài)/參數(shù)組合估計問題中的擴(kuò)展應(yīng)用,本文對其中的主要困難與相應(yīng)解決措施也進(jìn)行了深入探討。通過將參數(shù)矢量擴(kuò)展到原狀態(tài)量中的擴(kuò)維估計方案從理論上來說簡單而直觀,但實際上面臨諸多高維計算方面的問題;雙重濾波器估計方案,利用聯(lián)合密度函數(shù)
3、邊緣化處理將組合估計問題分解成狀態(tài)估計子問題和參數(shù)估計子問題,從而降低了組合估計問題的維數(shù),但該方案對狀態(tài)/參數(shù)聯(lián)合后驗密度的估計進(jìn)行了某種近似處理。本文系統(tǒng)回顧了這兩個估計方案與非線性濾波算法結(jié)合發(fā)展的情況。
非線性濾波算法被用來解決衛(wèi)星姿態(tài)確定領(lǐng)域中幾個典型的狀態(tài)估計、參數(shù)估計和組合估計問題。在對非線性濾波算法應(yīng)用情況進(jìn)行系統(tǒng)性回顧與總結(jié)的基礎(chǔ)上,本文詳細(xì)研究了基于地磁矢量觀測的有/無陀螺姿態(tài)確定、三軸磁強(qiáng)計標(biāo)量校正、慣量
4、矩陣參數(shù)辨識、有/無陀螺姿態(tài)確定與三軸磁強(qiáng)計校正組合以及無陀螺姿態(tài)確定與慣量矩陣在線辨識組合共5個估計問題的濾波算法,并進(jìn)行了一系列改良與創(chuàng)新工作:
1)重新推導(dǎo)并擴(kuò)展了原有的完整地磁矢量觀測模型,引入了名義安裝矩陣和定軌誤差兩個因素,還首次利用這一模型研究了有/無陀螺姿態(tài)確定與三軸磁強(qiáng)計校正組合估計問題。
2)為了更好地處理磁強(qiáng)計標(biāo)量校正觀測模型的高非線性問題,提出在原有EKF和UKF校正算法基礎(chǔ)上引入觀測更新迭代
5、處理的方法,并分別發(fā)展了IEKF、IUKF(Iterative UKF)和ISPF(Iterative Sigma Point Filter)三個校正算法。此外,還利用通用參數(shù)輔助粒子濾波算法給出一個校正濾波算法,并利用核平滑收縮技術(shù)嘗試解決了人工噪聲引起的信息丟失問題。
3)利用擴(kuò)維濾波方案和雙重濾波方案,深入研究了有陀螺姿態(tài)確定、有/無陀螺姿態(tài)確定與三軸磁強(qiáng)計校正組合以及無陀螺姿態(tài)確定與慣量矩陣辨識組合3個估計問題的濾波算
6、法實現(xiàn),并進(jìn)行了一系列改良與創(chuàng)新:
i)改良了有陀螺姿態(tài)確定雙重粒子濾波算法,其姿態(tài)估計器采用四元數(shù)粒子濾波算法,陀螺常漂參數(shù)估計器采用輔助粒子濾波算法;還通過用常漂參數(shù)UKF濾波器替換粒子濾波器,發(fā)展了一個有陀螺姿態(tài)確定雙重混合濾波算法。
ii)分別在有/無陀螺情況下發(fā)展了擴(kuò)維UKF算法和解耦/耦合雙重UKF算法,以消除地磁矢量觀測量中各種系統(tǒng)誤差因素對基于地磁矢量觀測的姿態(tài)確定算法的不良影響。
iii)
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