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| 基于多模型自适应估计的航天器相对导航 | |
| 摘 要： | 研究适用于非线性不确定系统的多模型自适应估计(MMAE)算法,基于一系列不同的系统噪声方差阵建立多个模型,使得由多个并行滤波器构成的算法适用于存在未知干扰的导航系统.针对非线性不确定系统,分析了多模型自适应估计算法的稳定性,给出了算法误差有界的充分条件。重点研究用于远距离航天器相对导航的MMAE算法,精确获取空间目标的相对位置,对于执行空间任务或实现航天器避碰具有重要意义.为了改善导航系统的可观度,采取双视线测量目标跟踪策略.以基于双视线矢量测量的空间目标相对导航问题为例,对扩展卡尔曼滤波(EKF),非线性鲁棒卡尔曼滤波(NRF)和MMAE算法进行了对比研究,结果表明,系统中存在未知干扰的情况下,所设计的MMAE算法具有优于传统EKF和NRF的性能. |
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