深空探测自主光学导航系统非线性滤波算法优化研究

摘要

由于深空探测的远距离导致地面导航系统有较大的通讯延迟，因此探测器自主光学导航系统技术成为深空探测领域备受重视的关键技术之一。自主光学导航系统是利用探测器捕获的的光学信息来进行探测器自主导航任务的。探测器自主光学导航系统能减少操作的复杂性，降低任务的费用，简化地面支持系统；同时还是探测器自主化的关键，可以大大增强探测器的自主生存能力，扩展探测器的空间应用潜力；自主光学导航系统的复杂性决定了必然要对整个系统进行分析与集成，其中，导航系统滤波算法的设计与应用是自主光学导航系统的关键。 本学位论文结合笔者承担与参加的“十五”863计划项目子课题——“深空探测器自主导航技术”(2004AA735080-5)、“深空探测器自主导航仿真系统测试”(2005AA735080-2)以及国家杰出青年科学基金项目(700225005)，重点研究了各类非线性滤波算法在深空探测自主光学导航系统中的应用。论文的主要研究内容及创新点包括： 1．简要介绍了深空探测自主导航系统技术的意义与国内外发展状况，在对目前的几种非线性滤波算法作了介绍的基础上，建立了深空探测器的轨道动力学模型，进行了自主光学导航系统原理与误差的分析。 2．针对小天体探测过程中的不同飞行段，结合每个阶段的轨道动力学方程，提出了适用于各个飞行段不同的自主光学导航系统方案，分析了其中相关参数的选择并进行了性能分析。 3．针对传统EKF(Extended Kalman Filter,EKF)算法舍入误差大的缺点，首次将高阶EKF应用到自主光学导航系统中，提高了滤波精度；针对传统EKF算法计算量较大的缺点，提出了UD-EKF(Upper-trianpie Diagonal-Extended KalmanFilter,UD-EKF)算法，并将其应用到自主光学导航系统中，该算法可提高星载计算机的运算速度。 4．针对传统的扩展卡尔曼滤波算法不稳定的缺点，将UKF(Unscented Kalman Filter,UKF)、SR-UKF(Square-Root Unscented Kalman Filter,SR-UKF)算法运用在自主光学导航系统中，解决了使用扩展卡尔曼滤波时，求解可雅可比矩阵的困难，并通过观测量转换对观测矩阵实施变换，提高了运行速度。 5．针对UKF、SR-UKF算法计算复杂度高的问题，提出了简化Sigma点选取策略的UKF改进滤波算法。在保证滤波精度的情况下，减少了计算复杂度，提高了运算速度。 6．将小波函数引入到UKF算法中，提出了小波-Unsentened卡尔曼混合滤波算法，不但能够滤掉尖峰点，而且除噪效果好。 7．针对不同阶段自主光学导航系统的特点，对各类滤波算法从滤波精度、计算时间复杂度和运行速度以及收敛性等方面进行了比较，分析了多种滤波算法的优缺点及适用范围。

目录

文摘

英文文摘

致谢

第1章绪论

1.1论文研究的背景与意义

1.1.1论文研究的背景

1.1.2论文研究的目的及意义

1.2探测器自主导航系统方法的研究现状与分析

1.2.1探测器自主导航系统

1.2.2探测器导航的主要方法

1.3探测器自主光学导航系统研究现状与分析

1.3.1探测器轨道动力学模型的研究现状

1.3.2探测器自主光学导航系统算法研究现状

1.4非线性滤波算法的研究现状与分析

1.4.1非线性滤波算法的分类

1.4.2几种非线性滤波算法的介绍及研究现状

1.5国内自主光学导航系统及非线性滤波算法研究现状

1.6本文的主要工作

第2章探测器自主光学导航系统方案研究

2.1光学自主导航系统的测量类型

2.2自主光学导航系统原理

2.2.1对天体进行观测时的假设

2.2.2近天体/探测器/远天体夹角测量的位置面

2.2.3近天体/探测器/近天体夹角测量的位置面

2.2.4探测器到近天体视角测量的位置面

2.2.5掩星测量

2.3基于多颗小行星的深空探测自主导航系统研究

2.3.1导航系统中小行星的选择与规划

2.3.2导航小行星图像处理

2.4不同阶段自主导航系统动力学模型以及导航系统方案的研究

2.4.1分离段自主导航系统

2.4.2巡航段自主导航系统

2.4.3接近段自主导航系统

2.4.4着陆段自主光学导航系统

2.5线性化测量方程

2.5.1近天体/探测器/近天体视线夹角测量的h表达式

2.5.2近天体/探测器/远天体视线夹角测量的h表达式

2.5.3近天体可见图面视角测量的h的表达式

2.5.4恒星仰角测量的h表达式

2.5.5恒星/探测器/行星路标视线夹角测量的h表达式

2.6本章小结

第3章非线性滤波算法

3.1扩展卡尔曼滤波算法(EKF)

3.1.1卡尔曼滤波算法(KF)

3.1.2扩展卡尔曼滤波算法(EKF)

3.2 Unscented卡尔曼滤波算法

3.2.1 UT变换

3.2.2 UKF算法

3.3平方根-UKF滤波

3.4粒子滤波算法

3.4.1 SIS采样

3.4.2退化现象

3.4.3重要性密度函数

3.4.3再采样

3.5本章小结

第4章改进的非线性滤波算法

4.1基于UD协方差分解的扩展卡尔曼滤波算法

4.1.1 UD分解算法

4.1.2利用UD协方差分解的扩展卡尔曼滤波算法

4.2基于观测量转换的UKF改进算法

4.2.1借力飞行段探测器的状态方程和观测方程

4.2.2 UKF改进算法

4.3基于观测量转换的平方根-UKF的一种改进算法

4.4一种基于简化siagma粒子选取方式的UKF算法

4.4.1 UKF算法sigma点与权重的选取

4.4.2简化sigma粒子选取方式的UKF算法原理

4.5基于Unscented的粒子滤波算法

4.6本章小结

第5章改进的非线性滤波算法在自主导航系统中的应用

5.1基于高阶EKF算法的巡航段自主光学导航系统算法研究

5.1.1探测器巡航段轨道动力学方程

5.1.2高阶EKF算法在巡航段自主光学导航系统中的应用

5.1.3仿真结果

5.2基于UD分解EKF滤波的自主光学导航系统方法

5.2.1绕飞段自主光学导航系统原理

5.2.2坐标系的建立与轨道动力学方程

5.2.3绕飞段探测器的状态方程和观测方程

5.2.4仿真结果

5.3 UKF改进算法在自主光学导航系统中的应用

5.3.1飞越段自主光学导航系统原理

5.3.2飞越段探测器的状态方程和观测方程

5.3.3 UKF在自主导航系统中的应用

5.3.4 UKF改进算法的应用

5.4 SR-UKF改进算法在自主光学导航系统中的应用

5.4.1巡航段自主光学导航系统原理

5.4.2坐标系的建立与轨道动力学方程

5.4.3仿真结果

5.5简化sigma粒子UKF算法在深空探测自主光学导航系统中的应用

5.6基于小波-UKF的自主光学导航系统方法研究

5.6.1小波分析在自主导航系统中的应用：

5.6.2仿真及结果

5.7 Unscented粒子滤波在探测器自主导航系统中的应用

5.8各种滤波算法仿真结果比较与分析

5.9本章小结

第6章结论与展望

6.1本论文研究结论

6.2研究展望

参考文献

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