[发明专利]基于改进的非线性鲁棒滤波算法的系统状态估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种空间导航技术领域的方法，具体是一种用于导航、目标跟踪、故障检测等领域，特别是应用于分布式航天器相对导航的基于改进的非线性鲁棒滤波算法的系统状态估计方法。

背景技术

在分布式航天器相对导航应用中，最常用的导航算法是卡尔曼滤波。在航天器相对位置较远时，一般采用GPS进行相对位置测量。然而，当航天器相对位置较近时，例如，超近距离编队飞行或者两航天器交会对接阶段，GPS的可靠性已经不能满足相对导航测量的需求，必须切换到雷达或激光测量系统。根据相关文献可知，这类测量系统存在非高斯测量噪声，所以必须采用鲁棒的非线性滤波算法进行相对导航滤波器设计。另外，为了得到简便易用的滤波递推方程，卡尔曼滤波假设过程和测量噪声的统计特性满足高斯分布。但是在实际应用中，大多测量系统的噪声特性都是非高斯的，所以设计鲁棒非线性滤波算法是有意义的。

经对现有技术文献的检索发现，Karlgaard.C.D,撰文Robust Rendezvous Navigation in Elliptical Orbit（椭圆轨道上具有鲁棒性的交会导航）[J]//JOURNAL OF GUIDANCE,CONTROL,AND DYNAMICS Vol.29,No.2,March-April2006.“椭圆轨道鲁棒交会导航”，文中提出了一种基于Huber线性回归的鲁棒非线性滤波算法，并取得了比传统非鲁棒卡尔曼算法好的导航结果。文中提出的算法有其应用特殊性，在进行航天器相对位置测量时，由于测量输出方程是线性的，所以文中所提出的线性回归算法可以直接应用到相对导航滤波器设计中。但在非线性测量输出应用中，需要对输出方程进行线性化，并且在递推测量预测输出矩阵时应用测量输出函数的雅克比矩阵，这样会降低滤波输出结果的精度或者导致滤波发散。因此，需要对传统的非线性卡尔曼滤波器进行重新设计，使得具有较高的滤波精度和相对稳定的滤波输出。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于改进的非线性鲁棒滤波算法的系统状态估计方法，使得在测量输出方程为非线性、测量噪声为非高斯分布的情况下，得到较高的滤波精度和较稳定的滤波输出，可应用于导航、目标跟踪和故障检测等领域。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

针对非线性系统：xk=f(xk-1)+wk-1yk=g(xk)+vk,]]>本发明包括步骤如下：

第一步、k＝1，初始化系统状态变量和系统状态误差方差阵