火星气动捕获能观性分析与自主导航算法

研究火星气动捕获过程中探测器的能观性与导航滤波算法设计问题.采用基于李导数的方法对气动捕获过程进行了能观性分析,在考虑大气密度不确定性的条件下进行了能观度计算.针对系统模型的非线性和大气密度的不确定性,给出参数时变条件下施密特-卡尔曼滤波的无偏性证明,提出了扩展施密特-卡尔曼滤波(extended Schmidt-Kalman filter, ESKF)算法,有效提升了气动捕获期间的状态估计精度.通过仿真验证,ESKF算法与传统方法相比显示出更优的估计效果,为火星气动捕获任务的实施提供了坚实的理论与方法支持.