扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。     

一种结合UKF与TLS的GPS机动跟踪算法

在GPS接收机产生机动时,运动模型的不匹配会给跟踪算法带来性能损失。本文提出一种机动检测、Unscented Kalman Filter(UKF)以及总体最小二乘(Total Least Square,TLS)相结合的解算方法用于接收机机动的GPS跟踪解算。首先,通过机动检测算法对目标的机动性进行判别,当目标机动较小时,利用UKF的最优检测性能进行跟踪,而当目标机动较大时,结合TLS的强跟踪性能,采用TLS和UKF联合进行跟踪。从而,在不增加方程维数的情况下,实现机动目标的实时、快速跟踪。仿真结果表明该方法对机动目标具有良好的跟踪性能。     

WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。     

关联概率密度加权重力异常UKF滤波匹配导航算法

无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。     

基于MRPs无陀螺卫星姿态确定的抗差估计算法

针对精确航天器姿态问题,采用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,分别基于等价协方差和观测残差统计特性的协方差调整方法,实现UKF算法的抗差效果,并通过仿真验证该方法的有效性。仿真结果表明：在含有粗差的情况下,两种抗差UKF算法均能得到稳定的状态估计值,而第二种方法计算效率更高。     

Application of unscented Kalman filter in satellite orbit simulation

A new estimate method is proposed, which takes advantage of the unscented transform method, thus the true mean and covariance are approximated more accurately. The new method can be applied to nonlinear systems without the linearization process necessary for the EKF, and it does not demand a Gaussian distribution of noise and what's more, its ease of implementation and more accurate estimation features enables it to demonstrate its good performance in the experiment of satellite orbit simulation. Numerical experiments show that the application of the unscented Kalman filter is more effective than the EKF.     

UKF在基于地磁场的自主导航中的应用

本文研究了基于地磁场的自王导航,建立了以卫星轨道动力学方程为基础的系统状态方程,并详细推导了以地磁场矢量为观测量时的观测方程;为了解决系统的非线性问题把常用来解决非线性问题的UKF引入到基于地磁场的自主导航系统中;最后,用Matlab对基于地磁场的自主导航系统进行了仿真,仿真结果表明UKF有很好的收敛性和稳定性.     

改进的衰减记忆UKF算法在伪距定位中的研究

研究伪距定位中衰减记忆无迹卡尔曼滤波(MAUKF)方法,针对衰减记忆UKF滤波器可能因衰减因子引入造成滤波精度降低、滤波收敛速度并没有得到改善的问题,本文依据预测残差的统计量,对衰减记忆UKF滤波算法进行了改进。仿真结果表明,该算法相比衰减记忆UKF算法提高了定位精度和收敛速度。     

UKF的改进算法及其在伪卫星定位中的应用

首先介绍了伪卫星导航系统的观测方程和动力学模型方程。然后,分析了基于UT变换的UKF算法,针对该算法存在的问题,结合迭代滤波思想和抗差估计原理提出了一种新的抗差UKF算法。并与EKF和UKF算法进行了比较。计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且能够更有效地控制观测异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况。     

基于UKF滤波的近地卫星自主组合导航方法研究

安全可靠的自主导航系统可提高卫星的在轨生存能力。文章研究了利用紫外敏感器测量得到的地心方向信息和星敏感器、红外地平仪获得的星光角距信息进行卫星轨道确定的自主组合导航方法。针对导航系统非线性的特点,采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)设计了相关的信息融合方案,并通过数学仿真对其有效性进行了分析和验证。仿真结果表明,该算法可进一步提高导航系统的精度和可靠性。