[发明专利]一种对初始误差具有抗扰性的深空探测导航系统滤波方法

说明书

技术领域

本发明属于航天器导航、制导与控制领域，涉及一种深空探测导航系统滤波方法。

背景技术

随着卡尔曼滤波理论研究的深入，涌现出各种各样的非线性滤波算法，其中应用较多的包括扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)。这些滤波算法的收敛性与精度对初值的选取具有一定的依赖性，而滤波的初值服从高斯分布，这就意味着，被选取的初值有可能会偏离真值较远，具体情况如图1所示，其中圆形曲线表示3δ椭圆，圆形曲线的中心是坐标原点，表示初值的真值x(0)，中心密集的点表示与真值匹配的初值的估计值即真值与估计值差异较小，密集点之外圆形曲线之内的点表示与真值不匹配的初值估计值即真值与估计值差异较大。扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)对匹配的初值具有较好的收敛性与精度，不过对于不匹配的初值就显得力不从心了。

深空探测自主导航系统对滤波算法的精度要求较高，而系统初值的选取又较为困难，即导航的初始误差较大。若选用现有的EKF或者UKF滤波算法，其滤波精度依赖于初值的选取，因此无法获取较高的导航精度。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种对初值分布具有鲁棒性的深空探测导航系统非线性滤波方法，避免导航结果受限于初值与真值是否匹配，保证导航系统的精度。

本发明的技术解决方案是：一种对初始误差具有抗扰性的深空探测导航系统滤波方法，步骤如下：

(1)将深空探测导航系统的轨道根数转换成初始的位置速度信息

(2)利用无迹卡尔曼滤波中的UT变换生成2n+1个sigma采样点用于近似高斯分布，

χ0=x^0]]>

χi=x^0+n+κ(P0)i,]]>当i＝1，...，n时，χi=x^0-n+κ(P0)i-n,]]>当i＝n+1，...，2n时

其中n表示导航系统的状态维数，表示导航系统状态初值分布的均值，P₀表示导航系统初始方差阵，χ_i，i＝0，1，2......2n，κ随状态维数n的改变而改变，n+κ为常数；将(χ_i，P(0/0))作为第i个子滤波器的初值，初始权重为P(0/0)为导航系统初始协方差阵；

(3)对于第i个子滤波器，采用扩展卡尔曼滤波方法，计算导航系统的状态估计值及方差估计值P_i(k/k)；

(4)采用自回归的方法计算各滤波器的融合权重ω_i(k|k)，