基于Bayes估计的非线性滤波在深空探测自主导航中的应用

论文摘要

深空探测自主导航系统是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的导航系统。非线性滤波算法的研究是自主导航系统研究领域的一个热点问题。非线性滤波算法在深空探测自主导航系统中应用的目的就是克服深空探测的过程中,由于探测器的远距离所引起的地面导航系统较大的通讯延迟问题,使探测器在没有人干预下有目的地移动并完成特定任务进行特定操作。本学位论文结合作者参与的“十五”863计划项目子课题—“深空探测器自主导航技术”以及“深空探测器自主导航仿真系统测试”,以如何有效提高自主光学导航系统的精度、实时性为目的,深入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,提出了几种基于Bayes估计理论的改进的非线性滤波算法,并针对不同阶段导航系统对所提出的非线性滤波算法进行了有效性仿真验证。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,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.针对天体探测过程中的巡航段和借力飞行段,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.针对初始条件对状态估计的影响,将小波函数引入到UKF（Unscented Kalman Filter,UKF）算法中,提出了小波-Unsentened卡尔曼混合滤波算法,并将其应用到自主光学导航系统中。该方法不但能够滤掉尖峰点,而且除噪效果好,提高了滤波精度。4.针对CDKF （Center Difference Kalman Filter,CDKF）计算复杂度高的问题,在保证滤波精度的情况下,提出了平方根CDKF的改进滤波算法,并将其应用到自主光学导航系统中,减少了计算复杂度,提高了运算速度。5.针对UPF （Unscented Particle Filter,UPF）滤波的重要性权值方差问题,将小波分析的去噪原理应用于粒子滤波,研究了一种结合小波变换的UPF改进算法,并将其应用到自主光学导航系统中,以提高导航系统的精度。6.针对UPF滤波及其改进算法在自主光学导航中存在计算量较大以及算法不稳定的缺点,提出了SR-UPF （Square Root Unscented Particle Filter,SR-UPF）滤波算法并将其应用到自主光学导航中,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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景与意义
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 课题研究目的及意义
• 1.2 深空探测自主光学导航的研究现状与分析
• 1.2.1 自主光学导航方法综述
• 1.2.2 探测器轨道动力学模型的研究现状
• 1.2.3 国内外深空探测自主光学导航算法研究现状
• 1.3 基于Bayes 估计理论的非线性滤波算法研究现状与分析
• 1.3.1 非线性滤波算法的分类
• 1.3.2 基于Bayes 估计理论的非线性滤波算法介绍及研究现状
• 1.4 论文的主要工作
• 第二章 基于视觉信息的探测器自主光学导航方案
• 2.1 探测器观测信息的测量类型
• 2.2 光学导航信息的获取模型
• 2.2.1 建立特征点的像元像线
• 2.2.2 探测器到特征点的距离
• 2.2.3 特征点固连坐标系的构建
• 2.2.4 视觉信息光学导航模型的获取
• 2.3 基于视觉信息的探测器自主光学导航原理
• 2.3.1 对天体进行观测时的几种假设
• 2.3.2 近天体/探测器/远天体夹角测量的位置面
• 2.3.3 近天体/探测器/近天体夹角测量的位置面
• 2.3.4 探测器到近天体视角测量的位置面
• 2.3.5 掩星测量的位置面
• 2.4 线性化测量方程
• 2.4.1 近天体/探测器/近天体视线夹角测量的h 表达式
• 2.4.2 近天体/探测器/远天体视线夹角测量的h 表达式
• 2.4.3 近天体可见图面视角测量的h 的表达式
• 2.4.4 恒星仰角测量的h 表达式
• 2.4.5 恒星/探测器/行星路标视线夹角测量的h 表达式
• 2.5 深空探测自主光学导航系统方案研究
• 2.5.1 光学导航中行星的选取原则
• 2.5.2 光学导航中观测图像的处理方法
• 2.5.3 巡航段坐标系的建立与轨道动力学方程
• 2.5.4 接近段坐标系的建立与轨道动力学方程
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于卡尔曼滤波改进算法的自主光学导航方法
• 3.1 卡尔曼滤波及其改进算法
• 3.1.1 基于Bayes 统计的线性滤波算法
• 3.1.2 扩展卡尔曼滤波算法（EKF）
• 3.1.3 Unscented 卡尔曼滤波算法（UKF）
• 3.2 巡航段自主光学导航方案研究
• 3.2.1 巡航段自主光学导航原理
• 3.2.2 探测器轨道状态方程和观测方程
• 3.2.3 仿真初始条件的设置
• 3.3 基于小波-UKF 的自主光学导航方法
• 3.3.1 小波变换与多分辨率（MRA）分析
• 3.3.2 小波-UKF 混合滤波算法研究
• 3.3.3 仿真及结果
• 3.4 基于平方根中心差分卡尔曼滤波的自主光学导航方法
• 3.4.1 平方根中心差分卡尔曼滤波
• 3.4.2 仿真及结果
• 3.5 几种滤波算法的比较与分析
• 3.5.1 滤波精度方面
• 3.5.2 运行时间方面
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于粒子滤波改进算法的自主光学导航方法
• 4.1 粒子滤波算法
• 4.1.1 序贯重要性采样算法
• 4.1.2 SIS 粒子滤波中的退化现象
• 4.1.3 重要性密度函数的选取
• 4.1.4 再采样过程的实现
• 4.2 借力飞行段自主光学导航方案研究
• 4.2.1 借力飞行段自主光学导航原理
• 4.2.2 探测器轨道状态方程和观测方程
• 4.3 基于UPF 的自主光学导航方法
• 4.3.1 UPF 算法介绍
• 4.3.2 仿真条件初始化
• 4.3.3 仿真及结果
• 4.4 基于小波-UPF 的自主光学导航方法
• 4.4.1 基于小波分析的UPF 混合滤波算法研究
• 4.4.2 仿真及结果
• 4.5 基于SR-UPF 的自主光学导航方法
• 4.5.1 SR-UPF 滤波算法研究
• 4.5.2 仿真及结果
• 4.6 几种滤波算法的比较与分析
• 4.6.1 滤波精度方面
• 4.6.2 运行时间方面
• 4.7 本章小结
• 结论及展望
• 参考文献
• 致谢
• 读硕士学位期间发表的学术论文