針對低軌星座協(xié)同探測彈道目標過程中存在系統(tǒng)誤差的問題,提出多星載光學傳感器系統(tǒng)誤差極大似然配準（maximum likehood registration,MLR）算法。通過一階Taylor近似對非線性量測轉換線性化,推導出目標狀態(tài)的誤差協(xié)方差與衛(wèi)星軌道定向、姿態(tài)角測量和傳感器測量等隨機誤差的關系,并基于視線交叉獲得觀測在狀態(tài)空間中的近似投影,從而將MLR算法擴展到低軌星座多光學傳感器的誤差配準。通過引入各類測量誤差的先驗信息對目標狀態(tài)的誤差協(xié)方差進行修正,利用期望極大化迭代,實現(xiàn)了對系統(tǒng)誤差的無偏有效估計及目標軌跡的融合估計。仿真驗證了所提算法的有效性,且配準性能優(yōu)越。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程與電子技術. 2020,42(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)模型
    1.1 軌道運動模型
    1.2 傳感器觀測模型
2 星載光學傳感器測量誤差分析
    2.1 測量誤差傳遞
    2.2 狀態(tài)空間中的投影近似
3 多星載光學傳感器系統(tǒng)誤差MLR算法
    3.1 非隨機誤差的極大似然估計
    3.2 目標軌跡估計
    3.3 傳感器系統(tǒng)誤差估計
    3.4 算法執(zhí)行步驟
4 仿真實驗與性能分析
    4.1 場景設置及評價指標
    4.2 實驗結果與性能分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]C60-based clustering scheme for sensor management in STSS[J]. Tiebing Wang,Miao Li,Xueying Wang,Wei An,Yiyu Zhou.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015(05)
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[4]天基光學傳感器網(wǎng)絡動態(tài)預指派算法[J]. 王博,李駿,吳洪,程洪瑋.  電子學報. 2013(10)
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本文編號：3640926