简介：研究了一种利用里程计与车辆运动约束条件来辅助车载惯导系统进行动基座高精度自主式对准的方法。利用里程计输出与惯导姿态输出进行航位推算,将航位推算获得的速度信息与惯导输出的对应信息相减作为量测之一;利用车辆运动约束条件,将惯导速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测之二;选取惯导系统误差与里程计误差作为系统状态,采用卡尔曼滤波设计动基座高精度对准算法。仿真结果表明,在载车行驶条件下,该方法的东向、北向失准角估计精度分别达到0.21′、0.25′,天向失准角的估计精度达到2.16′。

简介：针对近圆轨道编队卫星,提出了一种仅需要地平仪两轴姿态测量的卫星自主相对导航滤波方法,利用星间相对测量与偏航姿态运动的弱相关性,解决了欠偏航量测下的相对位置估计以及三轴姿态确定问题。可观性分析证明了该方法的可行性及对编队构型参数的适应性。大量仿真表明,对于绕飞和伴飞构型,该方法均收敛,性能特性与理论分析一致。针对当前典型的地平仪与星间测量能力,相对位置滤波精度均优于2m（3σ）,绕飞构型偏航姿态精度优于1.0°（3σ）,伴飞构型偏航姿态精度优于0.5°（3σ）,是对中等精度编队卫星配置简化的有益探索。

简介：对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波（STF）和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波（CKF）相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波（STCKF）。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。