卫星自主导航系统存在常值偏差的滤波方法研究

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1、2010年8月宇航计测技术Aug．，2010第30卷第4期JournalofAstronautic．MetrologyandMeasurementVo1．30，No．4文章编号：1000—7202(2010)04—0014—05中图分类号：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郝云彩乔国栋(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。考虑到传统常

2、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—cai'QIAOGuo—dong，。(1．BeijingInsti

3、tuteofControlEngineering，Beijing100190；2．NationalLaboratoryofSpaceIntelligentControl，Beijing100190)AbstractAccordingtotheeffectoftheconstantbiasonthenavigationprecisionisdistinct，itisnecessarytoestimate．Sincetheamountofcomputationintraditionalextende

4、ddimensionalgorithmisgreat，thetwo-stageUnscentedKalmanFilter(TUKF)isproposed，whichcouldestimatethestatevari-antsandbiasrespectively．Bythisway，theconstantbiascanbeestimatedaccurately，andthenavigationprecisioncanbeimprovedobviously．Thesimulationresults

5、forlow—earthautonomousnavigationsystemshowthattheproposedalgorithmiseffective．KeywordsSatellitenavigationConstantbiasKalmanfilterSeparationestimation1引言卡尔曼滤波¨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-z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

6、自己的位置和速(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，但度。自主导航技术是实现卫星自主运行的一个重要其对非线性系统进行简单一阶线性化，容易带来较大方面，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，提高卫星生存能力高阶截断误差，影响导航精度。无迹卡尔曼滤波等方面都有重要意义⋯。(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收稿日期：2009—12—06；修回日期：201

7、0—03—10作者简介：程会艳(1984一)，女，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·l5·多数系统都存在常值或随机时变偏差，从而导致滤波式中：——地球引力常数；——二阶带谐项系性能下降，甚至引起滤波发散。为此，对系统偏差进数；——地球平均赤道半径；：[，r，，，，行估计和校正的滤波算法得到了快速发展，文献[4]]——状态变量；r=~／++r——表示地心将偏差增扩为状态，提出了状态联合滤波算法距；(￡)——表示与测量噪声(￡)无关的系统噪(A

8、SKF)，但该算法的计算量随着偏差向量维数的增声，假定(t)和(t)均为高斯白噪声。高而增加，且在实现过程中可能会出现数值病态问2．2导航系统的观测方程题。Friedland提出了用于线性系统具有定常偏差选取地心方向单位矢量及视半径作为观测量，的两步卡尔曼滤波算法(TKF)，该算法提出后，引起同时假定地心方向矢量和视半径都存在常值偏差，了人们极大重视。Hsieh等人将两步滤波思想应用于得到系统的观测方程为标准卡尔曼滤波器，提出了两步卡尔曼滤波算法=(，t)+D(￡)b+(t)(2)(TKF)及最