非理想條件下非線性濾波及多傳感器信息融合算法研究.pdf

1、隨著航天技術(shù)的進(jìn)步及對(duì)太空探索的不斷深入，航天器對(duì)導(dǎo)航精度的要求越來(lái)越高，尤其是空間非合作目標(biāo)的相對(duì)導(dǎo)航問(wèn)題，一直以來(lái)都是航天領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。非線性濾波算法是實(shí)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(jì)，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(duì)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(guò)程中經(jīng)常會(huì)存在狀態(tài)時(shí)滯、模型參數(shù)未知、噪聲非高斯等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，本文提

2、出幾種改進(jìn)的狀態(tài)估計(jì)算法，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行有效估計(jì)。為獲得高精度、高穩(wěn)定性的導(dǎo)航信息，本文同時(shí)采用多傳感器信息融合的方式對(duì)相應(yīng)的估計(jì)信息進(jìn)行進(jìn)一步處理。論文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)研究了系統(tǒng)具有狀態(tài)時(shí)滯情況下的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，設(shè)計(jì)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(wú)跡變換和三階球徑容積法則的算法框架實(shí)現(xiàn)形式。首先，算法通過(guò)遞歸運(yùn)算獲得當(dāng)前和延遲狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度函數(shù)，給出帶有狀態(tài)時(shí)滯的時(shí)間預(yù)測(cè)過(guò)程和量測(cè)更新過(guò)程。

3、然后，依據(jù)無(wú)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(shí)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(gè)通用的非線性濾波算法框架，可以通過(guò)不同的高斯加權(quán)積分計(jì)算方式獲取不同的實(shí)現(xiàn)形式。
　　(2)研究了系統(tǒng)存在測(cè)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(jì)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的聯(lián)合估計(jì)期望最大化非線性濾波算法，進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)和不確定性的測(cè)量模型參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。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(cè)量模型，通過(guò)改進(jìn)的粒子濾波算法在解決非高斯噪聲問(wèn)題的同時(shí)獲得高精度的狀態(tài)估計(jì)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(cè)量方程，通過(guò)極大似然估計(jì)理論對(duì)混合高斯模型中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。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(jì)狀態(tài)信息，并適用于模型參數(shù)未知的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)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(jì)問(wèn)題。首先，

5、在每個(gè)子系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)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(wèn)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(shí)刻的觀測(cè)信息，得到各子系統(tǒng)在每一時(shí)刻的局部估計(jì)信息。其次，在此基礎(chǔ)上，為獲得更高精度的狀態(tài)估計(jì)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(jì)信息權(quán)重，再使用協(xié)方差交叉過(guò)程獲得各局部估計(jì)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(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)幾個(gè)一維非線性代價(jià)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，從而減少融合運(yùn)算時(shí)間，得到最優(yōu)融合估計(jì)信息。
　　(4)研究了空間非合作航天器的相對(duì)導(dǎo)航信息估計(jì)問(wèn)題。首先，對(duì)目標(biāo)和追蹤航天器系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)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(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，使用光學(xué)相機(jī)確定目標(biāo)和追蹤航天器間