X射线脉冲星导航模型及Kalman滤波算法研究
建立X射线脉冲星导航系统模型,并选择有效的算法对导航精度进行估计,是当前导航定位领域研究的热点问题.目前应用于导航系统中的扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF)存在精度低、实时性差的缺点,特别是噪声协方差和模型参数不确切时,不能得到导航系统状态的最优估计值,甚至结果发散.建立了X射线脉冲星导航模型,提出将强跟踪扩展Kalman滤波(Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF)应用于导航模型定轨精度的仿真模拟,并与扩展Kalman滤波(EKF)计算结果进行了试验对比.仿真结果表明,应用Kalman滤波算法于导航系统,STEKF在滤波前不要求精确已知导航系统随机噪声的先验统计,且具有应对导航系统随机噪声统计变化的自适应调整能力,STEKF的收敛速度与滤波精度均明显优于EKF,具有更高的估计精度.实验验证了STEKF是一个很好的权衡估计精度和计算负荷的滤波方法,对导航系统状态参数具有很强的跟踪能力,表明其具有克服导航系统模型不确定的鲁棒性,且大大缩短了导航解算的时间,是满足了导航精度要求的有效算法.
X射线脉冲星导航系统 强跟踪扩展卡尔曼虑波 导航精度 收敛速度
杜健 费保俊 姚国政 李慧珍 夏静
装甲兵工程学院基础部,北京,中国,100072
国内会议
南京
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2017-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）