基于SVD的多终端实时定轨自适应鲁棒CKF算法

发布时间：2017-06-15 10:02

  本文关键词：基于SVD的多终端实时定轨自适应鲁棒CKF算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对多终端实时定轨过程中难以精确获得量测噪声统计特性及存在异常测速值导致滤波精度降低的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。使用欧拉预测校正法离散带J2项摄动的轨道动力学方程以得到状态方程。将H∞鲁棒滤波思想应用于CKF算法,建立了非线性条件下约束水平与滤波信息的反比关系,实现对约束水平的自适应调整,并使用SVD代替传统的Cholesky分解以提高数值计算的稳定性。仿真结果表明,欧拉预测校正法可以有效提高轨道动力学方程离散精度;相比标准CKF算法,自适应鲁棒CKF算法具有更高的定轨精度及鲁棒性。
【作者单位】： 装备学院研究生院;装备学院光电装备系;西安卫星测控中心;
【关键词】： 手持终端 实时定轨 奇异值分解 容积卡尔曼滤波 鲁棒滤波
【基金】：国家高科技研究发展计划(2015AA7026085)项目资助
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1引言卫星轨道实时确定目前主要依赖于大型地面测控设备[1],但由于系统庞大复杂,不具有机动性,因此有必要研究利用便携式手持终端(下文简称终端)实现对卫星的实时定轨。终端采用多普勒测速原理,仅具有测速元,由于设备构成相对简单且使用环境复杂,因此难以获得量测噪声的精确统

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1 常敏;徐波;周建华;;改进粒子滤波算法在导航卫星自主定轨中的应用[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年

  本文关键词：基于SVD的多终端实时定轨自适应鲁棒CKF算法，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：452087