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基于序列图像状态表达的航天器自主导航鲁棒滤波算法 

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申请/专利权人:北京空间飞行器总体设计部

摘要:本发明涉及基于序列图像状态表达的航天器自主导航鲁棒滤波算法,属于自主导航技术领域;步骤一、构建空间非合作目标自主相对导航系统状态方程;步骤二、构建单目相机序列图像测量方程;步骤三、构建基于序列图像的状态表达模型,进而利用三角函数公式将测量值和测量误差值分离并根据测量误差分布获得测量噪声期望矩阵εk;步骤四、获得k时刻一步状态预测值和k时刻一步预测协方差矩阵Pk|k‑1;步骤五、计算得到状态估计的最优增益Kk;步骤六、计算得到k时刻的状态估计值xk|k和状态估计协方差矩阵Pk|k;本发明可以提高对系统状态初值不准确的抗干扰性,从而获得更高精度的状态估计结果。

主权项:1.基于序列图像状态表达的航天器自主导航鲁棒滤波算法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一、以空间非合作目标与服务航天器的相对位置和相对速度作为状态变量,根据相对轨道动力学规律,结合服务航天器的轨道机动量,构建空间非合作目标自主相对导航系统状态方程;步骤二、通过轨道机动配合单目相机的序列图像,以从序列图像中获得的目标观测角度为测量变量,构建单目相机序列图像测量方程;步骤三、结合步骤一的状态变量,将步骤二的测量模型进行变换,利用序列图像测量数据构建基于序列图像的状态表达模型,进而利用三角函数公式将测量值和测量误差值分离并根据测量误差分布获得测量噪声期望矩阵εk;步骤四、利用k-1时刻获得的系统状态变量估计值xk-1、估计误差协方差矩阵Pk-1,并结合步骤一的相对轨道动力学模型,获得k时刻一步状态预测值和k时刻一步预测协方差矩阵Pk|k-1;步骤五、结合步骤四中k时刻一步预测协方差矩阵Pk|k-1、步骤三中基于序列图像的状态表达模型、测量噪声协方差矩阵计算得到状态估计的最优增益Kk;步骤六、结合步骤三的基于序列图像的状态表达模型、测量噪声期望矩阵εk、步骤四的k时刻一步预测值xk|k-1和k时刻一步预测协方差矩阵Pk|k-1、步骤五的最优增益Kk计算得到k时刻的状态估计值xk|k和状态估计协方差矩阵Pk|k。

全文数据:

权利要求:

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