UKF算法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

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强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

１引言
由于惯性导航和卫星导航信息的互补性，捷
联惯性导航（１）Ｐ组合导航成为较为理想的ＳＮＳ／ＳＧ
的，如果失准角很大，则会给滤波带来很大的误差
甚至导致滤波发散。而加性四元数法最能准确地描述大失准角下的误差传播特性，为此，本文采用四元数法建立ＳＮＳ系统的误差方程。由于姿态误差Ｉ
（ＣＣｌｇｆｕｏｔｎｎｉｅｉｇＮａｊｇｎｅｉｆｅｏａｔｄｔｎｕｉＮｎｉｇ１０６Ｃｉ）ＮＲｏｌｅＡｔｉｇｅｒ，ｎｉｉｒｔｏＡｒｎｕｉａｒａｔ，ａｊ０１，ｈａｅｏｍａｏＥｎｎｎＵｖｓｙｃｎＡｓｏｃｎ２ｎ
Ｋｌｎｆｔｒａｍａｌ）是一种ｃｎｅ
ｈｇｌｍｏｌａｒｒｆ，ｃｍｂｎｄｉｈｙｂｉｅｉａｔｏｉｅｗｉＵＫＦｌｏｉｍ，ａｔｏｇｒａｋｎＵＫＦｌｏｉｍｉｐｏｏｅ．Ｂｙｈｃｔｈａｇｒｔｈｓｎｔｃｉｇｒａｇｒｔｈｓｒｐｓｄｔｅ
强跟踪ＵＦ滤波ＳＮ— ＰＫＩＳＧＳ组合导航中的心用研究陆海勇等
２００８年ｌ第３２月９卷第４期（第１３期）总３
强跟踪ＵＫＦ滤波在ＳＮＳ组合导航中的应用研究ＩＳＧＰ
陆海勇，赵伟，熊剑，赖际舟，刘建业
（京航空航天大学自动化学院导航研究中心，南京２０１）南１０６

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究一、本文概述随着科技的不断进步，卫星组合导航系统已成为现代导航技术的重要组成部分。

在各种复杂环境和动态条件下，如何提高导航系统的精度和鲁棒性，一直是导航领域研究的热点和难点问题。

本文旨在探讨自适应抗差无迹卡尔曼滤波（UKF）在卫星组合导航中的理论与应用研究，以期为提升导航系统的性能提供新的思路和方法。

本文将对卫星组合导航的基本原理和关键技术进行介绍，包括卫星导航系统的工作原理、误差来源以及传统的滤波算法等。

在此基础上，重点分析无迹卡尔曼滤波（UKF）的基本原理和优点，并阐述其在处理非线性、非高斯问题时的独特优势。

接着，本文将深入探讨自适应抗差UKF算法的设计和实现。

分析传统UKF算法在面临模型误差和噪声统计特性未知等挑战时的局限性，然后提出自适应抗差UKF算法的设计思路，包括自适应调整滤波参数、引入抗差机制等。

同时，对算法的稳定性和收敛性进行分析，为实际应用提供理论支持。

本文将通过仿真实验和实际数据验证自适应抗差UKF算法在卫星组合导航中的应用效果。

通过与传统滤波算法进行对比，展示自适应抗差UKF算法在提高导航精度、鲁棒性以及适应性等方面的优势。

对实验结果进行分析和讨论，为未来进一步研究提供参考和借鉴。

本文旨在深入研究自适应抗差UKF算法在卫星组合导航中的理论与应用，为解决导航系统在复杂环境下的性能优化问题提供新的方法和思路。

通过理论分析和实验验证，为卫星组合导航技术的发展和应用推广提供有力支持。

二、卫星组合导航系统基础卫星组合导航系统，融合了多种导航手段，旨在提高导航精度和可靠性。

其中，全球定位系统（GPS）、俄罗斯全球导航卫星系统（GLONASS）、欧洲的伽利略系统（Galileo）以及中国的北斗卫星导航系统（BDS）等是最为主要和成熟的卫星导航系统。

这些系统通过各自独特的卫星布局和信号体制，为全球范围内的用户提供位置、速度和时间信息。

在卫星组合导航系统中，关键的技术在于如何有效地融合不同导航系统的信息，以实现导航精度的提升和故障情况下的容错能力。

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究

华中科技大学博士学位论文自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究姓名：汪秋婷申请学位级别：博士专业：信息与通信工程指导教师：胡修林 2010-05-29
华中科技大学博士学位论文摘要
鉴于各种单一的导航系统都有缺点，上世纪70年代，随着电子计算机技术特别是微机技术的迅猛发展和现代控制系统理论的进步，组合导航技术开始迅猛发展起来，成为目前导航技术发展的重要方向之一，并在航海、航空与航天等领域有着广泛的应用前景。对于各种不同形式的组合导航系统通常均具有以下功能：(1)超越功能。组合导航系统能够充分利用各个子系统的导航信息，具有单个子系统不具备的功能。(2)互补功能。由于组合导航系统综合利用了各子系统的信息，所以各子系统能够取长补短，扩大使用范围。(3)余度功能。各子系统感测同一信息源，使测量值冗余，提高系统的可靠性。组合导航系统信息处理的核心是 Kalman 滤波器，它是在两个或多个导航系统输出的基础上，利用 Kalman 滤波去估计系统的各种误差，再用误差状态的估计值去校正系统，达到综合的目的。Kalman 滤波在卫星导航定位以及卫星组合导航定位中的应用是目前国内外研究的热点，抗差 Kalman 滤波、自适应 Kalman 滤波、以及它们的改进算法包括自适应 Kalman 滤波、抗差自适应 Kalman 滤波、自适应抗差联邦滤波都有学者进行研究和建模，但是对于抗差无迹 Kalman 滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)和自适应 UKF 算法的研究尚且存在空缺。本文重点分析 UKF 滤波算法在 GPS/SINS 卫星组合导航系统中的应用现状，研究其定位精度以及滤波算法的性能指标，针对标准 UKF 滤波算法的主要缺点提出一种改进的抗差 UKF 滤波算法，即结合自适应估计理论的自适应抗差 UKF 滤波算法。论文的主要内容及贡献包括：研究卫星组合导航系统的基本原理，在组合方式的研究方面，提出了以软硬件全组合为基础的紧组合方法，并且将此组合方式应用于 GPS/SINS 卫星组合导航系统中，作为研究 UKF 滤波算法的系统平台。此方法能够简化组合系统的硬件设计要求，同时提高软件的应用范围。与此同时，详细分析 GPS/INS、GPS/DR、 GPS/INS/TAN 等几种常用的卫星组合导航系统及其组合原理、组合结构图。根据卫星组合导航系统的实际应用环境，分析总结以下几种滤波算法的优缺点，包括Kalman滤波及其各种改进算法、粒子滤波、联邦滤波、Sage滤波、自适应滤波、鲁棒滤波（ H ∞ 滤波）以及智能滤波等。深入研究Kalman滤波的基础理论，分析几种改进型Kalman滤波方法，包括扩展 Kalman滤波(EKF)，无迹Kalman滤波(UKF)，联邦Kalman滤波、抗差Kalman滤波以及自适应Kalman滤波。重点分析UKF算法的性能优缺点，其主要优点是直接

UKF的改进算法及其在伪卫星定位中的应用

扩展Ｋｌａ滤波（Ｋ）ａｎｍＥＦ算法由于具有实时进的ＵＦＫ算法应用到伪卫星导航系统的数据处数据处理能力，为在非线性强度较弱的非线性理中。成
系统动态数据处理时最受欢迎的非线性数据处理
算法。然而，于强非线性系统，对线性化的ＥＦ１伪卫星导航系统观测方程和动力学模型方程Ｋ方法往往会带来很大的截断误差，至导致滤波甚陆基伪卫星导航系统，由于地球曲率和地物
ＡｂｔａｔＦｒｔ．ｔｅｎｎｉｅｒｏｓｒａｉｎｍｏｅｎｈｙａｃｍｏｅｆＰｅｄｌｅｎｖｇｔｎｓｓｅｅｅｉｔ．ｓｒｃ：ｉｓｌｈｏｌａｂｅｖｔｄｌｄｔｅｄｎｍｉｄｌｓｕｏｉａｉａｉｙｔｍｗｒｎｒｙｎｏａｏｔｏｏｄｅｄｕｅ．ＡｉｎｔｈｈｒｏｎｓｏｍｉｇａｅｓｏｔｍｉｇｆｔｃＵＫＦａｇｒｈｌｏｔｍ，ａｎｗｉｒｖｄＵＫＦａｇｒｈｉｅｍｐｏｅｌｏｔｍ，ｂｓｄｏｈｒｎｉｌｆｔｒｉａｅｎｔｅｐｉｃｐｅｏｅ－ｉａｅｌｒｎｎｑｉａｅｔｏａａｃｔｘｏｂｅａｉｎｅｔｒｗａｕｒｒ．Ｉｗａｈｗ，ｂｅｖｔｎｔｄｆｔｉｇａｄｅｕｖｎｖｒｎｅｍａｒｆｓｒｔａｖｃｏ，ｓｐｔｏｗａｄｔｓｓｏｎｉｅｌｃｉｉｏｖｏｌｆｙｄｒａｉｓｉｏａｄｃｃｌｔｎ，ｔａｔｅｉｒｖｄＵｌｏｔｍｏｌｏｎｙｉｒｖｈｌｒｇｅｔｔｎａｃｒｃ，ｂｔａＳｎａｕａｉｓｈｔｈｍｐｏｅＫＦａｇｒｈｃｕｄｎｔｏｌｍｐｏｅｔｅｆｔｉｓｉｉｃｕａｙｕＯｌｏｉｉｅｎｍａｏｌｃｎｒｌｔｅｉｆｕｎｅｆａｕｅｎｕｌｒ．ｏｔｏｌｎ］ｅｃｓｏｍｅｒｍｅｔｏｔｅ１ｓｉｓＫｅｒｓｕｓｅｔｄｔａｓｔｎｙｗｏｄ：ｎｃｎｅｒｎｌｉ；ＵＫＦｏｕｔｅｔｔｎｓｕｏｉａｏ；ｒｂｓｓｉｉ；ｐｅｄｌｅｍａｏｔ

UKF在深组合GPS_INS导航系统中的应用

（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：采用联邦滤波的深组合 GPS/INS 导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性，导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented 卡尔曼滤波(UKF)方法是一种非线性分布近似方法，它使用有限数量的 sigma 点去逼近整个非线性动态系统的分布可能，从而避免了对非线性测量模型进行线性化，具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和 UKF 原理的基础上，设计了基于 UKF 滤波算法的预滤波器，对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计，同时将 UKF 和 EKF 算法进行了仿真比较。结果表明，在深组合导航系统中使用 UKF 滤波比 EKF 有更高的导航定位精度。关键词：组合导航；GPS/INS；深组合；Unscented 卡尔曼滤波文献标志码：A
∑ I = ANR (δτ − δ ) sin c ( πδfT ) cos(δφ + δf ∑ Q = ANR(δτ − δ ) sin c(πδ fT ) sin(δφ + δf
T ) 2 T ) 2
（1）（2）图 2 理想码相关函数 Fig.2 Idealized code correlation function
式中， σ N 是相关信号 I、Q 处理后的噪声强度。
（7）
2
基于UKF的预滤波器
UKF是另外一大类用采样策略逼近非线性分布的方法。UKF以UT变换为基础，采用卡尔曼线性滤波框架采用确定性
采样策略逼近非线性分布的方法。UKF采样的粒子点（一般称为Sigma点）的个数很少，具体个数根据所选择的采样策略而定最常用的是2n+1个Sigma点对称采样，n为状态变量维数。UKF的计算量基本与EKF算法相当,但性能优于EKF[8]。针对预滤波器的线性系统模型和非线性测量模型的加性噪声特点，下面给出适用于加性噪声的UKF滤波方法。将式（4）（5）离散化得到非线性系统模型：

UKF的原理

UKF
• 1、思想 • 不同于EKF对系统进行线性近似，UKF是对系统的概率分布进行近似。 • 2、核心（UT变换）
UKF
• k是个标量，控制每个点到状态均值的距离，w为权值，且
• 这样用了更多采样点的信息，揭露出非线性系统的本质。
UKF
UKF
• 3、UKF算法
系统：
状态扩充：初始化：
x a [ xT

X k 1 ( x k 1 , k 1)Wk 1

z k - h( x k 1 , k 1)
• • • • •

h
xk
|
x k ,k 1
xk v
对此线性系统进行常规kalman滤波。直接线性化的缺点： 1、忽略系统高阶成分造成误差。 2、计算雅可比矩阵困难。 3、要想精确，取 x 就要小，总计算量就很大。
5 2 Rk 0
0 0.012
观测次数N=50
采样时间为t=0.5
实例分析
t=0.5
实例分析
t=0.5时，滤波值到实际值的距离差的对比，显然UKF精度优于EKF。
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UKF 在INS/GPS组合导航中的应用
目录
INS/GPS组合导航简介 KF、EKF的不足
UKF出场实例分析
INS/GPS组合导航简介
优点：完全自主、运动参数完备、抗干扰性强
缺点：误差积累、成本较高
惯性导航系统
优点：全天候、高精度、误差不积累
缺点：缺少姿态信息、易被干扰
卫星导航系统
用GPS的高精度定位信息通过组合滤波器来标定和补偿惯导系统的积累误差，提高导航精度。同时，利用惯导系统的速度和加速度信息对GPS进行速度辅助，以提高GPS的抗干扰能力以及动态性能。

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究
陆海勇;赵伟;熊剑;赖际舟;刘建业
【期刊名称】《航空电子技术》
【年(卷),期】2008(039)004
【摘要】针对飞行器大机动条件下SINS/GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法.它通过引入渐消因子用线调整滤波增益阵K来减小老数据的权值,相对地增加新数据的权值,提高了UKF滤波跟踪性能.仿真和实际数据解算结果表明,强跟踪UKF提高了组合导航系统对于突变状态的实时跟踪能力和滤波过程的数值稳定性,验证了该算法的有效性.
【总页数】6页(P5-10)
【作者】陆海勇;赵伟;熊剑;赖际舟;刘建业
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南京,210016;南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南京,210016;南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南京,210016;南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南
京,210016;南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】V249.32
【相关文献】
1.一种强跟踪UKF及其在GPS/SINS深组合导航中的应用 [J], 叶晨;崔双喜
2.改进的强跟踪卡尔曼滤波器在MSINS/GPS组合导航中的应用研究 [J], 马云峰
3.容错联邦强跟踪卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究 [J], 马云峰
4.改进的强跟踪UKF在组合导航中的应用研究 [J], 符强;赵鸿悦;孙希延;纪元法
F强跟踪滤波在组合导航故障诊断中的应用 [J], 程洪炳;倪世宏;黄国荣;刘华伟;姜正勇
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基于UKF的星载GNSS地球静止卫星定轨算法

龙源期刊网
基于UKF的星载GNSS地球静止卫星定轨算法
作者：詹鹏宇范胜林熊智刘建业
来源：《现代电子技术》2012年第08期
摘要：针对星载GNSS接收机的采样间隔较长以及EKF处理非线性问题会引入线性化误差的问题，提出了利用UKF进行GEO星定轨计算的方法。

依照GEO轨道动力学特性建立了状态模型，并对星载接收机进行了可见性分析，将UKF算法应用于接收机输出信息的处理。

仿真结果表明该算法比EKF更适用于定轨计算，尤其当因采样间隔较长而使得系统非线性较强时,仍可保证定轨结果拥有较高的精度。

关键词：GNSS；地球静止卫星；定轨；无味卡尔曼滤波。

基于改进UKF的GPS非线性动态滤波研究

维普资讯
第２Байду номын сангаас卷第１５期
文章编号：０６—９４（０８００００１０３８２０）１— １９－３
计
算
机
仿
真
２０年１０８月
基于改进ＵＫＦ的ＧＰＳ非线性动态滤波研究
杨婷婷，廉保旺
ＫＥＹＷＯＤＳＵｓｅｔｄＫｍｌｒＵＦ；ｌｂｌｏｉｏｉｇｓｓｍ（Ｐ）ＮｎｎａＲ：ｎｃｎｅａａｆｔ（Ｋ）ＧｏａｐｓｎｙｔＧＳ；ｏｌｅｌｎｉｅｔｎｉｅｉｒ
１引言
卡尔曼最初提出的滤波基本理论只适用于线性系统，并且要求量测也必须是线性的… 。在之后的１Ｏ多年内，ｕｙＢｃ，Ｓｎｈｒｕａａａ等人致力于研究卡尔曼滤波理论在非线性系统和非线性测量情况下的推广，出了扩展卡尔曼滤波（Ｋ）提ＥＦ。ＥＦＫ在估计中对非线性模型进行了一阶线性化，这样就不可避免地引入了较大的线性化误差，从而导致滤波器的次优性
（西北工业大学电子与信息学院，陕西西安７０７）１０２摘要：了提高动态定位精度，一种改进的ＵＦ（ｎｃｎｅａｎＦｌｒ为将ＫＵｓｅｔｄＫｌｉｅ）算法应用在ＧＳ非线性动态定位解算中。将ｍａｔＰＵＦ算法与ＩＫ（ｔｒｔｍｒｖｄＫｌａｉｅ）ＫＥＦＩａｅＩｐｏｅａｎＦｌｒ算法相结合，ｅｄｍｔ因此保持了基本ＵＦ算法易于实现和收敛速度快的优点，Ｋ同时由于滤波值是通过迭代扩展的卡尔曼滤波机制得到，进而更新值能更准确的逼近非线性系统状态概率密度函数，有更具高的精度。应用于ＧＳ非线性动态滤波定位中，Ｐ仿真结果表明：ＵＦ算法相比，与Ｋ算法能够明显提高定位精度。

基于UKF的GPS定位算法

Ａｂｓｒｔ：ｅｅｔｎｅｄＫａｍａｌｅａｓｗｉｏｌｎｅｒｐｏｅｉｇＴａｌｅｉｓｅｐｎｉｎ，ｌａｉｏｄｅｒｄｅｔａｃＴｈｘｅｄｌｎｆｔｒｄｅｌｔｎｎｉａｒｂｌｍｓｕｓｎｙｏｒｓｒｅｘａｓｏｉｈｅｄｎｇｔｇａｄｐｒｏｍａｃ．ＴｈｅＵＫＦｓａｄｐｅｏｅｒｎｅｆｉｏｔｄｆｒＧＰＳｐｓｔｏｉｇｉｈｉｐｅ．ＡｆｅｏｍｕａｉｇｔｏｉｎｎｎｔｓｐａｒｉｔｒｆｒｌｔｎｈｅＵＫＦａｇｒｔ，ａｒｌｔｏｓｉｌｏｉｈｍｅａｉｎｈｐ
第３２卷第４期２１０１年４月
字航学报
Ｊｕｎ１ｏｔｏａｔｃｏｒａｆＡｓｒｎｕｉｓ
Ｖｏ．２１３Ｎ０４
．
Ａｐｉｒｌ
２１０１
基于ＵＦ的ＧＳ定位算法ＫＰ
王康，刘莉，杜小菁，李怀建
（京理工大学宇航学院，北京１０８）北００１
摘要：针对ＥＦ通过局部线性化方法处理非线性问题可能产生的精度下降问题，出了用ＵＦ进行ＧＳＫ提ＫＰ定位解算的方法。介绍了ＵＦ方法的原理，析了ＧＳ伪距方程的线性化近似误差和定位精度的关系，讨论了Ｋ分Ｐ并
利用ＵＦ进行定位解算的有效性。采用 “ 前 ” 型，用伪距和多普勒观测量进行定位解算。利用ＳｉｎＧＳＫ当模利ｐｒｔＰｅ

比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用

j 设χ i 为 j 维空间采样点集中的第 i 个 Sigma
。
a ) 根据 x � , Pxx , 选择 Sigma 点采样策略 , 得到 m Sigma 点集 {χ i } ( i = 1 , …, L ) 及对应的权值 Wi ,
Wi 。此处 :L 为 Si gma 点数 ; W i , Wi 分别为均值加
上海航天
12 A EROSP ACE S HAN GHA I 2008 年第 5 期
文章编号 : 100621630 (2008) 0520012204
比例最小偏度单形采样的 U KF 及其在卫星定轨中的应用
姜伟南 , 周海银 , 段晓君 ,潘晓刚
(国防科学技术大学理学院 ,湖南长沙 410073)
摘要 : 基于 Unscented 变换 (U T) ,在最小偏度单形采样策略中使用比例修正算法 ,提出了一种比例最小偏度单形采样的 Unscent ed 卡尔曼滤波 ( U KF) 算法 ,用于基于地基观测的低轨卫星实时定轨。仿真结果表明 : 比例最小偏度单形采样 U KF 的精度与比例对称采样 U KF 相当 ,但计算效率至少可提高三分之一。关键词 :Unscented 卡尔曼滤波 ; 单形采样 ; 最小偏度 ; 低轨卫星 ; 实时定轨中图分类号 :V448 . 224 文献标识码 :A
0 引言
随着航天需求和技术的发展 , 卫星轨道确定受到了广泛关注。实时定轨的研究多基于全球卫星定位系统 ( GP S) 观测 , 但因我国尚无自主全球定位系统 , 故研究基于地基观测的实时定轨技术仍具重要意义。近年来 , 作为一种新的非线性估计方法 U KF 已逐步应用于卫星定轨。U KF 以 U T 为基础 , 卡尔曼滤波为框架 ,通过确定性采样策略直接逼近状态的后验分布 [1 ] 。U T 中 ,采样策略不同 , 算法的精度

UKF在GPS／INS组合导航系统中的应用

Ｖ０．４ＮＯ３１２．
Ｊｎ０７ｕ．２０
文章编号：６３６３（０７０－０－３１７－３８２０）３００２０
ＵＦ在ＧＳＩＳ组合导航系统中的应用ＫＰ／Ｎ
毛克诚，孙付平，李海丰
（信息工程大学测绘学院，南郑州河４０５）５０２
ＫｅｒｓｕｓｅｔｄＫｌｎｆｔｒＵＫＦ：ｘｅｄｄＫｌｎｆｔｒＥ１ｎｎｉｅｒｓｓｅＧＰ／Ｎ；Ｔｙｗｏｄ：ｎｃｎｅａｍａｌｆｉｅ１ｅｌｎｅａｍａｌｆＫＦ；ｏｌａｙｔｍ；ＳＩＳＵｉｅｎ
ｆｎｔｕｒｅｉｇａｄＭａｐｎ，ＩｏｍｔｎＥｇｎｅｉｎｖｒｔｈｎｚｏ５０２ｈｎ）ｓｔｔｏＳｖｙｎｎｐｉＩｉｅｆｕｇｎｒａｉｎｉｅｒｇＵｉｓｙｆｏｎｅｉ，Ｚｅｇｈｕ４０５，Ｃｉａ
ＡｂｔａｔＥｔｎｅａｍａｌｒｎａｅｎｕｅｉｅｙｉＰｎｎａｉｌｉｔｇａｅａｉａｉｎｕｔ１ｅｒｅ－ｓｒｃ：ｘｅｄｄＫｌｎｆｔｉｇｈｓｂｅｓｄｗｄｌＧＳａｄｉｅａｎｅｒｔｄｎｖｇｔ．ｂｔｓｉａｒｉｅｎｏｉｎ
ＩｎｅｒｔｄＨｖｇｔｎｓｓｅａｅｂｉｐＮＳｉｔｇａｅａｉａｉｙｔｍｒｕｌｕ．ｗｉｈｄｎｔｅｙｏｅｈｐｔｅｉｏｔｅｅｒｒａｔｕｅａｌｔｒｏｔｔｄｎｌｓｒｈｉｌｉｈ

EKF／UKF在编队飞行卫星GPS相对导航中的应用

Ｈｉ方程）而在一般情况下航天器问的相对运动是ｌｌ，
（ＫＦ）法同时应用于编队飞行卫星的载波相位Ｕ算
差分ＧＳ相对导航。ＥＦ与ＵＦ算法原理不同，ＰＫＫＵＦ算法的精度比ＥＦ的精度高。在实际应用中，ＫＫ可以将两种算法组成互为备份的相对导航滤波器，
（Ｓｍ即ｉａ采样点）小集合来近似系统的估计状ｇ最
文章编号：６４１７（０８０ —０７０１７ —５９２０）５０５ —４
ＡｐｉａｉｎｏｐｌｔｏｆＥＫＦ／ｃＵＫＦｉｈＰＳｎｔｅＧＲｅａｉｅＮａｉａｉｎｆｒＦｏｍａｉｎｌｔｖｖｇｔｏｏｒｔｏ
测测量，测量与滤波状态所具有的非线性加剧ｒ观ｒ
滤波的非线性性，目前对于非线性模型的状态估计广泛采用ＥＦ和ＵＦＫＫ。ＥＦ采用非线性系统的线Ｋ性化模型，只能达到一阶精度。ＵＦ采用粒子滤波Ｋ的采样思路，过仔细选择高斯随机变量采样点通
第３４卷
第５期
空间控制技术与应用
ＡｅｏｐｃｎｔｏｎＡｐｌｃｔｎｒｓａｅＣｏｒｌａｄｐｉａｉｏ・５７・
２００８年１０月
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ｅｔｎｅｌｎｆｌｒｕｓｅｔｄＫａｎｎｘｅｄｄＫａｍａｔ；ｎｃｎｅｈａｉｅ

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法
基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法
为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.
作者：吴志峰吴军王蕊作者单位：吴志峰,吴军(空军工程大学工程学院,西安,710038)
王蕊(东北大学材料与冶金学院,沈阳,110004)
刊名：弹箭与制导学报PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)：2009 29(5) 分类号：V241.62 关键词：GPS/INS/DVS/JTIDS组合导航非线性滤波联邦滤波 UKF 数据融合。

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

（ｊ．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎｊ５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＡｅｒｏｓｐａｃｅＤｏｎｇｆａｎｇｈｏｎｇＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＬｔｄ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０５７，Ｃｈｉｎａ）
调节协方差矩阵，使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性，改善了滤波器的估计精度。将该
方法应用于卫星自主导航系统中，实验仿真结果表明，相对于平方根ＵＫＦ和ＳＴＦ，该方法不仅保证了系统的可靠性，还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。关键词：卫星导航系统；不确定性干扰；改进的强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波；鲁棒性
中图分类号：Ｖ１９文献标志码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ５０６Ｘ．２０１５．０８．２２
Ｓａｔｅｌｌｉｔｅａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｎａｖｉｇａｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ
网址：ＷＷＷ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｉｎ

UKF容错滤波在脉冲星组合导航中的应用

UKF容错滤波在脉冲星组合导航中的应用杨成伟;郑建华;高东【摘要】针对X射线脉冲星组合导航系统中测量野值导致的导航精度下降问题,利用基于残差正交性的Unscented Kalman Filter (UKF)容错滤波方法进行野值修正.在深空巡航段,采用基于X射线脉冲星和太阳观测的组合导航方式,用X射线探测器测量脉冲星光子到达时间,利用太阳敏感器测量太阳视线方向矢量,并利用联邦滤波结构进行信息融合.仿真结果表明,基于UKF的容错滤波算法在脉冲星组合导航系统的应用中,能够对野值进行实时修正,避免了导航精度下降,提高了系统的鲁棒性和工程实用价值.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2014(022)006【总页数】4页(P759-762)【关键词】脉冲星;太阳敏感器;UKF滤波;野值检测;容错滤波【作者】杨成伟;郑建华;高东【作者单位】北京理工大学机电学院,北京100081;中国科学院空间科学与应用研究中心,北京100190;中国科学院空间科学与应用研究中心,北京100190【正文语种】中文【中图分类】V448.224在深空探测活动中，往往存在时间延迟和精度不高的问题，而且地面测控资源有限，因此深空探测需要自主导航技术的支撑。

X射线脉冲星自主导航技术具有高精度、高自主性的特点，是一种很有应用前景的航天器自主导航技术。

该技术也将在美国宇航局NICER任务[1]中得到验证，我国也在积极开展相关的研制工作[2]。

然而，在长时间的深空飞行中，由于空间中太阳活动、宇宙射线、星际尘埃、元件故障等多种未知因素的影响，导航敏感器得到的探测信息中很容易存在野值，导致滤波结果变差，甚至发散，严重影响航天器在深空中的自主飞行安全。

因此，需要研究基于野值检测和信息修正的容错滤波方法在X射线脉冲星自主导航中的应用。

目前对X射线脉冲星自主导航容错滤波方法的研究仍相对较少。

文献[3]利用鲁棒滤波修正星表误差，但没有考虑野值因素的影响。

无迹滤波(UKF)实现GPS、INS紧组合、INS辅助GPS跟踪、超紧组合

一利用无迹滤波（UKF ）实现GPS/INS 紧组合1> 要求：程序调通后可以输出状态量中的任一维。

状态向量X=[X I X G ]T z y x rz ry rx bz by bx U N E U N E I h L V V V X ],,,,,,,,,,,,,,,,,[,∇∇∇=εεεεεεδδλδδδδφφφ，分别代表姿态角，速度，位置，()[]T G u ru X t t t δδ=2>原理（1）状态方程：()()()()0()00()0()()()()I I I I I G G G G G X t X t W t F t G t F t G t X t W t X t ∙∙⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦ )()()()()(t W t G t X t F t X II I I I += 18180⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡=M s NI F F F F L h R V L W F N Eie N tan sin )2,1(++= )cos ()3,1(hR V L W F N Eie N ++-= hR F M N +-=1)5,1( )tan sin ()1,2(L hR V L W F N Eie N ++-= hR V F M NN +-=)3,2( hR F N N +=1)4,2( L W F ie N sin )7,2(-=hR V L W F N Eie N ++=cos )1,3( hR V F M NN +=)2,3(L hR F N N tan 1)4,3(+=L hR V L W F N Eie N 2sec cos )7,3(++= U N f F -=)2,4(U N f F =)3,4(hR VL h R V F M U M N N +-+=tan )4,4( L h R V L W F N Eie N tan sin 2)5,4(++= )cos 2()6,4(hR V L W F N Eie N ++-= U ie N NE N ie N LV W L hR V V LV W F sin 2sec cos 2)7,4(2++-= U N f F =)1,5( E N f F -=)3,5()tan sin 2()4,5(L hR V L W F N Eie N ++-= h R V F M UN +-=)5,5( hR V F M NN +-=)6,5( N N f F -=)1,6(E N fF -=)2,6()cos (2)4,6(hR V L W F N Eie N +-= hR V F M NN +=2)5,6(L W V F ie E N sin 2)7,6(-=h R F M N +=1)5,7( hR LF N N +=sec )4,8( L L hR V F N EN tan sec )7,8(+=1)6,9(=N F ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⨯⨯⨯⨯⨯⨯333333333333000000n b n b n bs C C C F ⎭⎬⎫⎩⎨⎧------=aU aNaErUrNrE M T T T T T T g di F 111111000a n b C 为姿态矩阵量测方程：采用伪距、伪距率组合()()()()()()()Z t H t v t X t Z t H t v t ρρρρρρ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦（2）滤波模型：时间更新：1|,201|1|201|1|,1|1|,1|1|ˆ),()ˆ)(ˆ(ˆˆ-=--=------∑∑==+--==k k i ni i k k k k k k ni T k k k k i k k k k i i k k k k k y W yk x h y Q x x xx W P x F x量测更新：Tky y k k k k k k k k y y y x k ni T k k k i k k k i i y x ni kT k k k i k k k i i y y K P K P P y y K x xP P K y y xx W P R y y y y W P k k kk k k k k k k ~~1~~201|,1|,201|,1|,~~)ˆ(ˆˆ]ˆ][ˆ[]ˆ][ˆ[-=-+==--=+--=-=--=--∑∑二INS 辅助GPS 跟踪1>要求：INS 辅助后的GPS 接收机的跟踪环路里的同相、正交支路、鉴相器的输出作对比，能够输出类似曲线：2>原理：加入INS 辅助后（只画了I P 路和Q P 路）多普勒频移估计计算公式：d s rec dopp eV V f ⋅-⋅=)(1λλ=载波的波长；rec V =载体的速度；s V =卫星的速度；d e=卫星到用户连线方向的单位矢量。

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用曹洁;杨荣荣;张玲【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2008(025)003【摘要】传统的应用于GPS/DR组合定位系统中的联合卡尔曼滤波器都是由扩展卡尔曼滤波器(EKF)构成,而EKF具有滤波收敛速度慢、对系统模型误差和噪声统计特性的鲁棒性差和实际中难以实施等缺点,这些对联合卡尔曼滤波器的整体滤波性能和实用性都会产生不利影响.针对这一问题,通过用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来替代EKF构成一种新型的基于UKF的联合卡尔曼滤波器,并将这种联合滤波器应用于GPS/DR车辆组合定位系统中.通过详细的计算机仿真和分析后,结果表明与传统的基于EKF的联合卡尔曼滤波器相比 ,该联合卡尔曼滤波器的滤波精度、收敛速度、鲁棒性、实用性和可靠性都得到了很大的改善,满足了定位系统低成本和高精度的要求,具有一定的应用价值.【总页数】5页(P262-266)【作者】曹洁;杨荣荣;张玲【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学机械工程与电子工程学院.甘肃,兰州,730050;兰州理工大学机械工程与电子工程学院,甘肃,兰州,730050【正文语种】中文【中图分类】U666.12【相关文献】1.改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用 [J], 任福君;张秀华;姜永成;孙忠伟F滤波器在非线性组合信号系统中的应用研究 [J], 刘罗仁;罗金玲3.一种自适应联合卡尔曼滤波器及其在车载GPS/DR组合导航系统中的应用研究[J], 房建成;申功勋;万德钧4.简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用 [J], 贾继超;李岁劳;夏家和;冷月香;肖春雨F滤波方法及其在车辆导航状态估计中的应用(英文) [J], 张传斌;田蔚风;金志华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

UKF算法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究

UKF的改进算法及其在伪卫星定位中的应用

UKF在深组合GPS_INS导航系统中的应用

UKF的原理

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

基于UKF的星载GNSS地球静止卫星定轨算法

基于改进UKF的GPS非线性动态滤波研究

基于UKF的GPS定位算法

比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用

UKF在GPS／INS组合导航系统中的应用

EKF／UKF在编队飞行卫星GPS相对导航中的应用

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

UKF容错滤波在脉冲星组合导航中的应用

无迹滤波(UKF)实现GPS、INS紧组合 、INS辅助GPS跟踪、超紧组合

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用

无迹滤波(UKF)实现GPS、INS紧组合、INS辅助GPS跟踪、超紧组合