【摘 要】
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针对非线性导航系统中状态估计可观性与导航精度之间的关系,采用基于误差方差阵特征值分解的可观度分析方法,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对非线性预测滤波(NPF)算法进行改进
【机 构】
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北京控制工程研究所,空间智能控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673057).
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针对非线性导航系统中状态估计可观性与导航精度之间的关系,采用基于误差方差阵特征值分解的可观度分析方法,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对非线性预测滤波(NPF)算法进行改进,推导改进预测滤波的误差协方差矩阵,并对其进行特征值分解.分析特征值和特征向量与导航精度的关系,以小天体探测器着陆自主导航系统为例进行仿真验证,与EKF导航精度比较的基础上验证改进的NPF算法的有效性和精确性,并分析不同误差因素(模型误差,陀螺噪声,陆标误差)对可观度的影响,为航天器实际过程中自主导航系统的滤波器设计提供参考.
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