无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数 ,提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法 ,即二阶插值非线性姿态估计算法 ,它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单 ,其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当 ,但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且 ,在二阶插值非线性姿态估计算法中 ,不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。

二阶插值非线性滤波在卫星姿态确定中的应用

基于多项式插值近似,导出了具有良好实时性能的二阶插值非线性滤波算法,并将该算法应用于星光-陀螺模式下三轴稳定卫星的姿态确定中.这种姿态估计算法的实现非常简单,其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当,但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致;而且,在二阶插值非线性姿态估计算法中,避免了由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题.

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术,设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法.结合矢量观测的特点,分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法,并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中,使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化.仿真测试结果证明,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法.

卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 。

非线性估计理论的最新进展

扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质,剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上,从非线性估计革新的两条发展思路———非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发,分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性,将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现,指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件,在主要性能指标之间综合权衡。

基于自适应插值扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机状态估计

PMSM无传感控制的转速与转子位置估计对系统至关重要,扩展EKF算法作为无传感控制技术被广泛应用在工业领域。但是EKF算法在系统线性化过程中产生截断误差,对于高度非线性模型无法得到精确估计值。为减小EKF算法因非线性问题而造成的误差,文中提出了一种基于AIEKF状态估计法。该方法以量化状态方程的非线性程度为依据,通过添加伪状态值减小EKF算法线性化中产生的误差对估值精度的影响,从而降低系统在线性化过程引起的误差。仿真计算结果表明,AIEKF较EKF的截断误差平均降低了55.6%。

基于插值H_∞扩展卡尔曼滤波的发电机动态状态估计

动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义。相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用。然而,由于PMU量测数据存在随机噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。基于此,该文提出一种基于插值H∞扩展卡尔曼滤波（interpolation H∞extended Kalman filter, IHEKF）的发电机动态状态估计方法。该方法在扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）的基础上,利用自适应插值技术提高估计精度,并进一步采用H∞理论提高对噪声的鲁棒性。算例结果表明,IHEKF无论是在估计精度上还是在对噪声的鲁棒性能上较EKF均有所提高。

单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计(英文)

用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)、一阶斯梯林插值滤波器(DD1)和二阶斯梯林插值滤波器(DD2)作非线性状态估计器来估计位姿和运动.为了验证每种估计器的相对优点,用文中所提方法对每种估计器都作了仿真实验,实验结果表明DD1和DD2滤波器的特性要比IEKF好.

自适应插值空域矩阵滤波器设计

针对基于常规插值矩阵滤波的高分辨方位估计算法当非插值区域存在强声源信号时性能严重降低的问题，提出了一种自适应插值空域矩阵滤波器的设计方法。该方法在保证插值误差和非插值区间滤波响应低于设定值的条件下，最小化插值空域滤波后的输出功率，使得插值矩阵滤波器能尽量保证让插值阵列流形逼近于规定的虚拟阵列流形，同时抑制非插值区间（阻带）的干扰和噪声。将滤波器的优化设计问题表达成二阶锥规划的形式．利用已有的内点方法求出其数值解。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于多元插值的DD型滤波算法仿真研究

DD型滤波是一种基于Stirling多元插值方法,将函数按多项式近似展开的非线性滤波算法。相对于扩展卡尔曼滤波而言,它不需要对非线性函数进行微分运算,具有滤波精度高、数值稳定性好和适用范围广的优点,其运算量却与扩展卡尔曼滤波相当。对DD型滤波算法进行了深入分析,并将该算法应用于状态估计领域。对一多传感器目标跟踪问题进行了仿真计算,仿真结果表明了DD型滤波算法的有效性和实用性。

插值滤波器在单站外辐射源无源定位中的应用

把一种基于stirling内插公式的插值滤波器(DDF),应用于单站外辐射源无源定位中的非线性滤波问题。与传统扩展kalman滤波(EKF)相比,插值滤波器避免了非线性方程泰勒展开求解的过程,同时实现复杂性和计算量都很小。计算机仿真表明,一阶插值滤波(DD1)滤波精度相当EKF,而二阶插值滤波(DD2)滤波精度接近甚至略优于无轨迹kalman滤波(UKF)。

基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法研究

粒子退化等问题严重制约了粒子滤波的工程应用.通过对粒子滤波的分析与总结,提出一种基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法.利用二阶插值滤波器计算出更优的重要性函数,从而有效抑制粒子滤波的退化,降低了计算量.通过对导弹再入时的非线性导航参数估计问题进行实例仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.

基于DDF2的RTS平滑方法在机载分布式POS中的应用

机载分布式POS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线、多节点、高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置。为了解决机载分布式POS因柔性基线效应导致的大失准角非线性问题,提出了将基于二阶插值微分滤波(Second-order Divided Difference Fil-ter,DDF2)的(RTS Rauch Tung Striebel,RTS)平滑方法应用于机载分布式POS。首先,针对机载分布式POS的大失准角非线性问题,建立了非线性系统状态模型和量测模型。其次,基于DDF2提出了分布式POS传递对准RTS平滑估计方法,以获取更高精度的运动参数。最后,通过半物理车载实验验证了相比传统方法,此方法的航向测量误差由0.0060°降至0.0041°,精度提高了31.67%。