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时间:2020-03-26
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1、上海航天第29卷2012年第6期AERoSPACESHANGHAI文章编号:10061630(2012)06—0021O5改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用明星,邱红专(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191)摘要:基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波(EKF),与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散
2、,提高系统滤波精度。关键词:Sage—Husa自适应滤波;噪声估计器;非线性滤波;卫星姿态确定系统中图分类号:V249.32文献标志码:AImprovedSage-HusaAdaptiveFilterandItsApplicationforSatelliteAttitudeEstimationMINGXing,QIUHong—zhuan(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronauti
3、cs,Beijing100191,China)Abstract:Basedonmaximumaposterior(MAP),amodifiednoisestatisticestimatorwasproposedinthispaper,whichwasusedforcompensationtheerrorsbyupdatingmeanandcovarianceofthenoiseandrestrainingthefilter’sdivergence.Theproposedalgorithmapplicationinthea
4、ttitudedeterminationsystemofsatellitewassimulated.TheresultsshowedthattheaccuracyoftheproposedalgorithmwasbetterthanthatofextendedKalmanfiltering.AnditalsowouldkeepfilterconvergeandobtainhigheraccuracycomparedwiththeconventionalSage—Husafiltering.Keywords:Sage-Hu
5、saadaptivefilter;Noisestatisticestimator;Nonlinearfilter;SatelliteattitudedeterminationsVStern0引言自适应滤波技术进行了大量研究,如贝叶斯估计、极非线性滤波是实际工程应用中经常遇到的问大似然法、协方差匹配法等,其中较有代表性的是SageHusa滤波因其算法简单、计算量小、实时性好题,常见非线性滤波方法有EKF、无迹滤波(UKF)、插值滤波(DDF)等[1]。对一般的非线性系统,通及可对过程噪声和观测噪声的一、二阶矩进行在线常采用
6、近似的EKF解决非线性滤波问题。传统非估计等特点,被广泛研究和应用。该滤波器在利用线性滤波算法是在标准条件下获得结果,当动态系观测数据进行递推滤波的同时,通过时变的噪声统统的数学模型和噪声统计特性已知时,通过量测值计估计器,实时估计和修正噪声的统计特性,从而实对预测估计进行修正,可得状态的精确估计。但实现降低模型误差、提高滤波精度l3]。际应用中很难获得系统精确的数学模型和噪声统计研究发现,在某些情形下Sage—Husa自适应估特性,导致滤波精度下降甚至引起滤波器发散。为计方法常出现滤波发散。为此,对基于Sage—Hus
7、a解决该问题,对在线估计系统参数、噪声统计特性的自适应滤波进行了研究。文献[4、5]分别针对线性系统和非线性系统采取措施以阻止滤波器发散,先对更新的噪声方差阵进行监控,再采用有偏的噪声收稿日期:201110—07;修回日期:2011l1—28作者简介:明星(1986),女,硕士生,主要从事天文导航及卫估计器更新噪声方差;文献E6]基于协方差匹配原理星姿态确定算法的研究。的滤波器发散判据,当滤波器发生异常时,观测噪声上海航天AERoSPACESHANGHAI第29卷2012年第6期方差的更新为利用前一步的估计值替代当前时刻
8、的1。式(3)~(12)构成了Sage—Husa自适应滤波算估计值。法.当过程噪声和测量噪声的统计特性(,,,本文对非线性自适应滤波算法在卫星姿态确定趣)不能精确已知时,采用上述算法可获得状态的次系统的应用进行了仿真研究。优估计。1自适应Sage—Husa算法2改进的Sage-Husa自适应滤波算法考虑离散的非线性模
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