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深空探测器自主导航的非线性滤波算法研究与仿真

赵晓伟  
【摘要】: 探测器自主导航技术是深空探测领域备受重视的关键技术之一。其中,导航系统算法的设计与应用是自主导航系统的关键。本学位论文结合作者参与的“十五”863计划项目子课题——“深空探测器自主导航技术”(2004AA735080-5)以及“深空探测器自主导航仿真系统测试”(2005AA735080—2),分别对插值滤、粒子滤波(Particle Filter’PF),这两种最具代表性的非线性估计方法进行研究,并将二阶插值非线性滤波和改进的粒子滤波算法分别应用于小天体探测器自主导航的巡航段和交会段,通过仿真验证了算法的可行性。论文的主要研究内容包括: 首先,研究了探测器自主导航原理等基本问题,分析了探测器自主导航的测量方法,建立了巡航段和交会段的轨道动力学模型,针对不同阶段的探测器导航任务,选择合适的导航方案。 其次,本文针对深空探测器巡航段的飞行特点,建立了探测器导航模型,并将二阶插值非线性滤波算法应用于巡航段导航系统的状态估计。该算法取多项式插值展开的二阶项作为函数的近似,继承了传统EKF(Extended Kalman Filter)的实时递推结构,避免了计算雅可比矩阵,减小了EKF算法中泰勒展丌线性化来的误差。根据巡航段导航系统的状态和观测方程,分别采用EKF、一阶插值滤波、二阶插值非线性滤波算法确定探测器的自主轨道,仿真结果表明,二阶插值非线性滤波算法具有更好的数值稳健性和更高的精度。 然后,本文针对探测器在交会段的飞行特点,建立了基于边缘特征点信息的交会段自主光学导航方案。针对交会段系统状态的非线性非高斯特点,将改进的粒子滤波算法应用于小天体探测器交会段的自主光学导航,以保证导航系统的精度和鲁棒性。本文提出的改进粒子滤波算法,用基于UD分解(上三角-对角矩阵分解)协方差矩阵的EKF(UD-EKF)产生重要性函数,与PF算法相比,考虑了最新的量测信息,在一定程度上提高了滤波精度;与EPF(EKF-PF)算法相比,由于基于UD分解的滤波算法存储的数据量小,计算速度快,并且减少了:EKF计算舍入误差的影响,保证了协方差矩阵的非负定性和对称性,因而新算法在保证精度的基础上削减了计算量,更适用于交会段的自主导航任务。通过多种滤波算法的仿真比较,验证了新算法的有效性。 最后,本文通过对探测器到小天体在不同距离时的自主轨道确定进行仿真验证,讨论了探测器到小天体的距离对光学自主导航系统精度的影响。


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1 赵晓伟;深空探测器自主导航的非线性滤波算法研究与仿真[D];青岛科技大学;2008年
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