【摘 要】
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目前,我国大力提升高精度探测指向机动能力,并发展成像跟踪能力的趋势已经形成.对机动目标的持续观测能力,良好的动中成像性能是光学遥感技术发展的重要趋势.文章针对高轨空间卫星的高精度观测与实时跟瞄需求,研究空间非合作目标的高精度相对导航问题.为了解决无迹滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系统能观度较低时估计精度下降的问题,提出了一种基于能观度的改进无迹卡尔曼滤波算法(Modified Unscented Kalman Filter,MUKF),该算法定义了一种基于滤波过程误差增益
【机 构】
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北京空间机电研究所,北京 100094
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目前,我国大力提升高精度探测指向机动能力,并发展成像跟踪能力的趋势已经形成.对机动目标的持续观测能力,良好的动中成像性能是光学遥感技术发展的重要趋势.文章针对高轨空间卫星的高精度观测与实时跟瞄需求,研究空间非合作目标的高精度相对导航问题.为了解决无迹滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系统能观度较低时估计精度下降的问题,提出了一种基于能观度的改进无迹卡尔曼滤波算法(Modified Unscented Kalman Filter,MUKF),该算法定义了一种基于滤波过程误差增益阵的系统能观度表征方法,提出了基于该方法的能观度缩放参数,在线调整滤波增益协方差矩阵,使算法可根据当前时刻的能观度大小在线调整状态预测和系统观测的权重.数学仿真表明,与UKF相比,MUKF估计精度提升约4倍,且MUKF趋稳更快,精度更高.
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