移动卫星通信自适应UKF组合导航姿态估计算法

为解决组合导航姿态估计航向角可观性弱,姿态估计精度低、易发散的问题,提出了一种单基线GPS辅助观测的组合导航姿态估计算法,通过四元数与修正的Rodrigues参数相互切换避免了四元数加权均值计算和协方差奇异问题,确保了四元数的规范化;通过有效利用单基线GPS航向角辅助观测,改善航向角的可观性,提高了三维姿态角的估计性能;通过使用开关自适应UKF算法,提高了算法的适用性和姿态估计的精度。实验结果证明,UKF姿态估计的精度优于EKF,最终三维姿态角的最小均方误差均在0.36°以内,估计误差均在0.5°以内,满足了宽带移动卫星通信的波束指向要求。     

基于奇异谱分解的微机械加速度计振动噪声抑制方法

微机械（MEMS）惯性传感器成本低的同时噪声较大,易受振动信号的干扰。为了利用微机械惯性传感器构成低成本姿态估计系统,提出了一种基于奇异谱分解（SSA）的振动噪声预处理方法。SSA方法的实质是利用延迟扩维矩阵进行主成分分析,其延迟相关的算法能够有效地分离出加速度计测量值中的趋势项与周期项,趋势项中包含有需要的姿态变化信号,周期项即为低频振动噪声,根据过零点检测方法提取出趋势项,将该趋势项作为加速度计的测量值,即可实现对振动噪声信号的抑制,有效地提高姿态估计精度。实际的跑车实验验证了本方法的可行性和有效性。     

稀疏网格平方根求积分非线性滤波器

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法的积分点数随着维数呈多项式增长,减少了计算量;理论分析表明,无味卡尔曼滤波器(UKF)只是稀疏网格求积分滤波器(SQF)的一个特例,因此SSRQF在精度和取点上比UKF更为灵活.仿真实验表明,SSRQF的滤波精度均高于UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF),是一种效率较高的高精度非线性滤波算法.