【摘 要】
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针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题,提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量,降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量,提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器,其中每个扩展卡尔曼滤波器用于处理不同测量子集,并基于残差序列计算子滤波器的权重,组合并行滤波器的估计结果.通过与EKF和传统的多模型自适应估计算法进行比较,表明所提出方法在干扰条件下的三轴位置估计误差的稳定性,体现了性
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573059)。
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针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题,提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量,降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量,提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器,其中每个扩展卡尔曼滤波器用于处理不同测量子集,并基于残差序列计算子滤波器的权重,组合并行滤波器的估计结果.通过与EKF和传统的多模型自适应估计算法进行比较,表明所提出方法在干扰条件下的三轴位置估计误差的稳定性,体现了性
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