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非线性滤波算法已经大量发展起来,但这也使我们在解决某个具体估计问题时面临算法选择方面的困难。本文首先将众多非线性滤波算法统一在序贯贝叶斯估计理论框架下进行系统性研究,包括EKF、IEKF、二阶EKF、UKF等局部近似滤波算法,以及近似格点滤波、高斯和滤波、粒子滤波等全局近似滤波算法。接着,针对非线性状态滤波算法在参数估计问题中的扩展应用,深入探讨了其中的主要困难与相应的解决措施。缺乏过程噪声可能使参数估计收敛速度缓慢或参数粒子严重退化,而人工噪声的引入有可能导致部分真实参数后验信息的丢失。本文深入研究了人工噪声在局部近似滤波算法和粒子滤波算法中的引入技巧,并介绍了一个将核平滑收缩技术结合在内的参数辅助粒子滤波算法。然后,针对非线性状态滤波算法在状态/参数组合估计问题中的扩展应用,本文对其中的主要困难与相应解决措施也进行了深入探讨。通过将参数矢量扩展到原状态量中的扩维估计方案从理论上来说简单而直观,但实际上面临诸多高维计算方面的问题;双重滤波器估计方案,利用联合密度函数边缘化处理将组合估计问题分解成状态估计子问题和参数估计子问题,从而降低了组合估计问题的维数,但该方案对状态/参数联合后验密度的估计进行了某种近似处理。本文系统回顾了这两个估计方案与非线性滤波算法结合发展的情况。非线性滤波算法被用来解决卫星姿态确定领域中几个典型的状态估计、参数估计和组合估计问题。在对非线性滤波算法应用情况进行系统性回顾与总结的基础上,本文详细研究了基于地磁矢量观测的有/无陀螺姿态确定、三轴磁强计标量校正、惯量矩阵参数辨识、有/无陀螺姿态确定与三轴磁强计校正组合以及无陀螺姿态确定与惯量矩阵在线辨识组合共5个估计问题的滤波算法,并进行了一系列改良与创新工作:1)重新推导并扩展了原有的完整地磁矢量观测模型,引入了名义安装矩阵和定轨误差两个因素,还首次利用这一模型研究了有/无陀螺姿态确定与三轴磁强计校正组合估计问题。2)为了更好地处理磁强计标量校正观测模型的高非线性问题,提出在原有EKF和UKF校正算法基础上引入观测更新迭代处理的方法,并分别发展了IEKF、IUKF(Iterative UKF)和ISPF(Iterative Sigma Point Filter)三个校正算法。此外,还利用通用参数辅助粒子滤波算法给出一个校正滤波算法,并利用核平滑收缩技术尝试解决了人工噪声引起的信息丢失问题。3)利用扩维滤波方案和双重滤波方案,深入研究了有陀螺姿态确定、有/无陀螺姿态确定与三轴磁强计校正组合以及无陀螺姿态确定与惯量矩阵辨识组合3个估计问题的滤波算法实现,并进行了一系列改良与创新:i)改良了有陀螺姿态确定双重粒子滤波算法,其姿态估计器采用四元数粒子滤波算法,陀螺常漂参数估计器采用辅助粒子滤波算法;还通过用常漂参数UKF滤波器替换粒子滤波器,发展了一个有陀螺姿态确定双重混合滤波算法。ii)分别在有/无陀螺情况下发展了扩维UKF算法和解耦/耦合双重UKF算法,以消除地磁矢量观测量中各种系统误差因素对基于地磁矢量观测的姿态确定算法的不良影响。iii)改良了无陀螺姿态确定与惯量矩阵辨识组合估计滤波算法,给出一个扩维UKF算法和一个双重UKF算法,并利用遗忘算法引入了相关人工噪声,加快了惯量矩阵参数估计收敛的速度。最后,本文利用大量数学仿真检验了上述众多算法的有效性,并与某些经典算法的估计性能作了比较。