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[發(fā)明專利]一種空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810417622.2 申請日: 2018-05-04
公開(公告)號: CN108692729B 公開(公告)日: 2019-05-24
發(fā)明(設計)人: 王大軼;張磊;黃美麗;包澤宇;趙小宇;王永富;鄒元杰;史文華;周靜;趙峭;劉德成;史紀鑫 申請(專利權)人: 北京空間飛行器總體設計部
主分類號: G01C21/20 分類號: G01C21/20;G01C21/24
代理公司: 中國航天科技專利中心 11009 代理人: 范曉毅
地址: 100094 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 非合作目標 測角 矩陣 協(xié)方差矩陣 自適應修正 觀測模型 增益矩陣 觀測量 協(xié)方差 濾波 觀測 無跡卡爾曼濾波 軌道坐標系 觀測窗口 觀測衛(wèi)星 應用需求 噪聲方差 狀態(tài)噪聲 計算量 收斂性 方差 解算 質心 算法 測量 修正 預測
【權利要求書】:

1.一種空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波方法,其特征在于,包括:

建立空間非合作目標在觀測衛(wèi)星質心軌道坐標系下的非線性相對運動模型與僅測角相對導航觀測模型;

基于無跡卡爾曼濾波算法,根據(jù)所述非線性相對運動模型與僅測角相對導航觀測模型,解算得到觀測量預測值、觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣;

給定觀測窗口寬度,根據(jù)窗口內觀測量的觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣,對測量噪聲方差矩陣和狀態(tài)噪聲方差矩陣進行修正;

其中,基于無跡卡爾曼濾波算法,根據(jù)所述非線性相對運動模型與僅測角相對導航觀測模型,解算得到觀測量預測值、觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣,包括:

根據(jù)非合作目標狀態(tài)矢量及協(xié)方差矩陣先驗初值,按照無跡卡爾曼濾波算法標稱參數(shù)生成一組sigma點,并計算各點對應的權重大小;

根據(jù)當前時刻各sigma點狀態(tài)及下次觀測時刻,對sigma點進行時間更新,得到觀測時刻目標相對狀態(tài)矢量和協(xié)方差矩陣的估計值;

根據(jù)目標相對狀態(tài)矢量和協(xié)方差矩陣的估計值重新生成sigma點,解算得到觀測量預測值、觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣。

2.根據(jù)權利要求1所述的空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波方法,其特征在于,還包括:

檢查更新后的狀態(tài)噪聲方差矩陣的對稱半正定性;

若更新后的狀態(tài)噪聲方差矩陣不滿足對稱半正定性,則利用單純形-模擬退火混合算法,求解得到基于Frobenius范數(shù)的最佳對稱半正定逼近解。

3.根據(jù)權利要求1所述的空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波方法,其特征在于,還包括:

計算狀態(tài)噪聲方差矩陣最大特征根的更新比例;

若狀態(tài)噪聲方差矩陣最大特征根的更新比例超過正規(guī)化約束,則按照正規(guī)化因子對狀態(tài)噪聲方差矩陣進行等比修正,以保證算法的數(shù)值穩(wěn)定性。

4.根據(jù)權利要求1所述的空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波方法,其特征在于,建立空間非合作目標在觀測衛(wèi)星質心軌道坐標系下的非線性相對運動模型,包括:

以觀測衛(wèi)星質心為坐標系原點,由J2000坐標系下的運動方程經(jīng)坐標轉換后得到所述空間非合作目標在觀測衛(wèi)星質心軌道坐標系下的非線性相對運動模型。

5.一種空間非合作目標相對導航協(xié)方差自適應修正濾波系統(tǒng),其特征在于,包括:

模型建立模塊,用于建立空間非合作目標在觀測衛(wèi)星質心軌道坐標系下的非線性相對運動模型與僅測角相對導航觀測模型;

解算模塊,用于基于無跡卡爾曼濾波算法,根據(jù)所述非線性相對運動模型與僅測角相對導航觀測模型,解算得到觀測量預測值、觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣;

修正模塊,用于給定觀測窗口寬度,根據(jù)窗口內觀測量的觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣,對測量噪聲方差矩陣和狀態(tài)噪聲方差矩陣進行修正;

其中,解算模塊,具體用于根據(jù)非合作目標狀態(tài)矢量及協(xié)方差矩陣先驗初值,按照無跡卡爾曼濾波算法標稱參數(shù)生成一組sigma點,并計算各點對應的權重大小;根據(jù)當前時刻各sigma點狀態(tài)及下次觀測時刻,對sigma點進行時間更新,得到觀測時刻目標相對狀態(tài)矢量和協(xié)方差矩陣的估計值;根據(jù)目標相對狀態(tài)矢量和協(xié)方差矩陣的估計值重新生成sigma點,解算得到觀測量預測值、觀測協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣。

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