為降低天文光譜畸變誤差對(duì)多普勒測(cè)速導(dǎo)航精度的影響,設(shè)計(jì)結(jié)合非線性Sage-Husa噪聲估計(jì)器及抗差擴(kuò)展卡爾曼濾波器（Robust Extend Kalman Filter,REKF）的自適應(yīng)濾波算法。當(dāng)系統(tǒng)模型可靠時(shí),抗差濾波能夠通過(guò)預(yù)測(cè)殘差判斷異常量測(cè)并降低其權(quán)重;當(dāng)系統(tǒng)模型噪聲先驗(yàn)信息不準(zhǔn)確時(shí),通過(guò)Sage-Husa噪聲估計(jì)器估計(jì)系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Q陣,以保證抗差濾波的效果。此外,結(jié)合多普勒測(cè)速導(dǎo)航及X射線脈沖星導(dǎo)航進(jìn)行組合導(dǎo)航,以提高位置估計(jì)精度。仿真結(jié)果表明,該算法能夠在系統(tǒng)模型噪聲先驗(yàn)信息不準(zhǔn)確的情況下有效控制光譜畸變?cè)斐傻牧繙y(cè)誤差對(duì)導(dǎo)航精度的影響。 

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【部分圖文】：

航天器與參考恒星的相對(duì)位置關(guān)系

采用聯(lián)邦濾波器對(duì)多普勒測(cè)速導(dǎo)航及X射線脈沖星導(dǎo)航進(jìn)行信息融合，聯(lián)邦濾波器結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2中，多普勒測(cè)速導(dǎo)航采用結(jié)合Sage-Husa估計(jì)器的REKF作為子濾波器，X射線脈沖星導(dǎo)航采用結(jié)合Sage-Husa估計(jì)器的EKF作為子濾波器。X?1、X?2為兩子濾波器的最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)，P1、P2為估計(jì)誤差方差陣。X?g、Pg為全局最優(yōu)估值及估計(jì)誤差協(xié)方差陣，β1、β2為信息分配系數(shù)，具體信息分配過(guò)程可參考文獻(xiàn)[15]。

無(wú)光譜畸變時(shí)傳統(tǒng)EKF算法的導(dǎo)航估計(jì)誤差如圖3(a）所示，在第30 000 s太陽(yáng)活動(dòng)導(dǎo)致光譜畸變產(chǎn)生10 m/s的測(cè)速誤差時(shí)，采用傳統(tǒng)EKF算法的導(dǎo)航估計(jì)誤差如圖3(b）所示。在模型可靠情況下，針對(duì)太陽(yáng)光譜發(fā)生畸變的情況，采用REKF算法仿真結(jié)果如圖4所示。在所設(shè)火星巡航段，僅考慮太陽(yáng)中心引力對(duì)航天器狀態(tài)變化的影響而忽略其他天體的影響，造成的加速度誤差量級(jí)最大將增至10-6km/s2。在系統(tǒng)模型中的3個(gè)加速度方向增加10-6km/s2量級(jí)的加速度誤差時(shí)，采用REKF算法及結(jié)合Sage-Husa噪聲估計(jì)器的REKF算法的導(dǎo)航位置估計(jì)誤差如圖5(a）所示，速度估計(jì)誤差如圖5(b）所示。在不同誤差及濾波算法下，組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)誤差統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

【參考文獻(xiàn)】：
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