卫星自主导航系统存在常值偏差的滤波方法研究.pdf

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1、2010年8月宇航计测技术Aug．，2010第30卷第4期JournalofAstronautic．MetrologyandMeasurementV01．30，No．4文章编号：1000—7202(2010)04-0014—05中圈分类号：V557文献标识码：A卫星自主导航系统存在常值偏差的滤波方法研究程会艳1’2郝云彩1’2乔国栋1’2(1．北京控制工程研究所，北京100190；2．空间智能控制技术国家级重点实验室，北京100190)摘要由于敏感器常值偏差对导航精度影响较大，因此有必要对其进行标定。考虑到传

2、统常偏扩维算法计算量大，且可能出现数值病态的问题，提出了两步UKF算法，该算法对状态和偏差实施分离估计，从而达到解耦目的。不仅能够准确标定常值偏差，而且还可以提高导航精度。近地卫星自主导航系统仿真结果验证了该算法的有效性。关键词卫星导航常值偏差卡尔曼滤波分离估计FilterAlgorithminSatelliteAutonomousNavigationSystemwithConstantBiasCHENGHui—yan’”HAOYun—cail”QIAOGuo．don91’2(1．BeijingInstitu

3、teofControlEnglneering。Beijing100190；2．NationalLaboratoryofSpaceIntelligentControl，Beijing100190)AbstractAccordingtotheeffectoftheconstantbiasonthenavigationprecisionisdistinct，itisnecessarytoestimate．Sincetheamountofcomputationintraditionalextendeddimensio

4、nalgorithmisgreat，thetwo·stageUnscentedKalmanFilter(TUKF)isproposed，whichcouldestimatethestatevari-antsandbiasrespectively．Bythisway，theconstantbiascanbeestimatedaccurately，andthenavigationprecisionCanbeimprovedobviously．Thesimulationresultsforlow—earthauto

5、nomousnavigationsystemshowthattheproposedalgorithmiseffective．KeywordsSatellitenavigationConstantbiasKallnanfilterSeparationestimation1引言卫星自主导航是指卫星不依赖地面支持，而利用星上自备的测量设备实时确定自己的位置和速度。自主导航技术是实现卫星自主运行的一个重要方面，是当今卫星控制技术的发展趋势，它对减轻地面测控负担，降低卫星运行成本，提高卫星生存能力等方面都有重要意义⋯。

6、卡尔曼滤波¨o是一种最小方差意义上的现代滤波方法，一般情况下用于线性系统的状态估计。对于非线性系统，则需考虑使用扩展卡尔曼滤波呤o(EKF)。EKF算法首先对非线性状态方程和测量方程线性化，然后按照线性系统滤波方法进行滤波，但其对非线性系统进行简单一阶线性化，容易带来较大高阶截断误差，影响导航精度。无迹卡尔曼滤波旧1(UKF)方法可直接用于非线性系统，不必计算雅克比矩阵，可得到更好的状态估计。考虑到实际情况中大牧稿日期．,2009一12—06；修回日期：2010—03—10作者简介：程会艳(1984一)，女，

7、硕士研究生，主要研究方向：自主导航算法。第4期卫星自主导航系统存在常值偏差的滤波方法研究·15·多数系统都存在常值或随机时变偏差，从而导致滤波性能下降，甚至引起滤波发散。为此，对系统偏差进行估计和校正的滤波算法得到了快速发展，文献[4]将偏差增扩为状态，提出了状态联合滤波算法(ASKF)，但该算法的计算量随着偏差向量维数的增高而增加，且在实现过程中可能会出现数值病态问题。Friedland【51提出了用于线性系统具有定常偏差的两步卡尔曼滤波算法(TKF)，该算法提出后，引起了人们极大重视。Hsieh等人将两步

8、滤波思想应用于标准卡尔曼滤波器，提出了两步卡尔曼滤波算法【61(TKF)及最优多步卡尔曼滤波算法【_¨(OMSKF)。此外，一些学者将TKF算法推广到非线性系统，Sinha和Mahalanabis对非线性系统具有定常输入偏差的滤波算法哺1进行研究，Shereve等人针对非线性系统只有测量偏差的问题，提出了两阶次优滤波器一J。Mendel提出了一种新的两步扩展卡尔曼滤波¨叫(TEKF)。但这些算法都需