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文檔簡介
1、隨著航天技術(shù)的進(jìn)步及對太空探索的不斷深入,航天器對導(dǎo)航精度的要求越來越高,尤其是空間非合作目標(biāo)的相對導(dǎo)航問題,一直以來都是航天領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。非線性濾波算法是實現(xiàn)導(dǎo)航精度的基礎(chǔ),它能夠?qū)?dǎo)航信息進(jìn)行準(zhǔn)確估計,因此為保障導(dǎo)航系統(tǒng)具有高精度、高穩(wěn)定性及抗干擾能力,需要對適應(yīng)性更強(qiáng)的非線性濾波算法展開深入研究。
由于工程環(huán)境的復(fù)雜性,非線性濾波算法在使用過程中經(jīng)常會存在狀態(tài)時滯、模型參數(shù)未知、噪聲非高斯等問題。為解決這些問題,本文提
2、出幾種改進(jìn)的狀態(tài)估計算法,對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行有效估計。為獲得高精度、高穩(wěn)定性的導(dǎo)航信息,本文同時采用多傳感器信息融合的方式對相應(yīng)的估計信息進(jìn)行進(jìn)一步處理。論文主要研究內(nèi)容如下:
(1)研究了系統(tǒng)具有狀態(tài)時滯情況下的狀態(tài)估計問題,設(shè)計了一種改進(jìn)形式的高斯濾波算法框架,并分別提出了基于無跡變換和三階球徑容積法則的算法框架實現(xiàn)形式。首先,算法通過遞歸運(yùn)算獲得當(dāng)前和延遲狀態(tài)的后驗概率密度函數(shù),給出帶有狀態(tài)時滯的時間預(yù)測過程和量測更新過程。
3、然后,依據(jù)無跡變換和三階球徑容積法則,給出改進(jìn)高斯濾波算法框架的次優(yōu)實現(xiàn)。經(jīng)典高斯濾波算法框架是本文所提出的改進(jìn)算法框架的特例,本文的框架作為一個通用的非線性濾波算法框架,可以通過不同的高斯加權(quán)積分計算方式獲取不同的實現(xiàn)形式。
(2)研究了系統(tǒng)存在測量模型參數(shù)未知和帶有非高斯噪聲情況下的狀態(tài)估計問題,設(shè)計了一種改進(jìn)的聯(lián)合估計期望最大化非線性濾波算法,進(jìn)而對系統(tǒng)狀態(tài)和不確定性的測量模型參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計。在期望步,假設(shè)系統(tǒng)已經(jīng)獲得
4、一組模型參數(shù),基于此組參數(shù)的測量模型,通過改進(jìn)的粒子濾波算法在解決非高斯噪聲問題的同時獲得高精度的狀態(tài)估計信息。在最大化步,基于期望步已獲得的狀態(tài)信息,利用混合高斯模型近似非線性測量方程,通過極大似然估計理論對混合高斯模型中的未知參數(shù)進(jìn)行估計。相比于傳統(tǒng)高斯類非線性濾波算法,該算法能更準(zhǔn)確地估計狀態(tài)信息,并適用于模型參數(shù)未知的狀態(tài)估計問題。
(3)研究了在噪聲特性和互協(xié)方差未知情況下的多傳感器航天器姿態(tài)信息融合估計問題。首先,
5、在每個子系統(tǒng)的狀態(tài)估計中,為了避免采用四元數(shù)描述姿態(tài)存在的冗余現(xiàn)象和采用羅德里格參數(shù)描述姿態(tài)存在的奇異問題,以誤差四元數(shù)和誤差廣義羅德里格參數(shù)相互切換的方式,在容積卡爾曼濾波算法框架下,結(jié)合當(dāng)前時刻的觀測信息,得到各子系統(tǒng)在每一時刻的局部估計信息。其次,在此基礎(chǔ)上,為獲得更高精度的狀態(tài)估計信息,提出了一種魯棒的協(xié)方差交叉融合算法。該算法以最小化非線性性能指標(biāo)為準(zhǔn)則求取局部的估計信息權(quán)重,再使用協(xié)方差交叉過程獲得各局部估計的融合信息。最后
6、,為了提高多傳感器姿態(tài)信息的融合效率,以矩陣加權(quán)線性最小方差為最優(yōu)融合準(zhǔn)則,提出了一種快速連續(xù)的協(xié)方差交叉融合策略。該策略將多維優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為對幾個一維非線性代價函數(shù)的優(yōu)化問題,從而減少融合運(yùn)算時間,得到最優(yōu)融合估計信息。
(4)研究了空間非合作航天器的相對導(dǎo)航信息估計問題。首先,對目標(biāo)和追蹤航天器系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)動學(xué)建模,采用追蹤航天器配備的捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)和天文導(dǎo)航系統(tǒng)確定追蹤航天器的絕對運(yùn)動參數(shù),使用光學(xué)相機(jī)確定目標(biāo)和追蹤航天器間
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