一种基于UPF的火星车自主天文导航新方法.pdfVIP

面上的交点。就是火星车的位置所在[6】。 恒1 一一_．气} ☆恒D 图1火星车自主天文定位方法的原理 具体方法是利用高分辨率的星敏感器拍摄火卫一的照片，获得火卫一的星光矢量方向和同一幅照片背 景中拍摄得到的某一恒星的星光矢量方向，并计算二者之问的星光角距。通过观测时间，从恒星行星星历表 中获取火卫一和该恒星的位置信息。有了上述信息，就可以根据下面的方法计算得到火星车的位置。 2火星车自主天文导航方法 2．1导航系统的数学模型 考虑到火星车在运动过程中虽然速度较慢，但由于火星表面崎岖不平，自主运行时随机性较，因此在讨 论火星车的运动时．选取J2000火星固连坐标系下火星车自主导航系统的状态模型(当前统计模型)为[7]： 一 F0 1 0 0 0 0] o 10 0 1 0 0 0 10 0一l／％0 0 0 1 旧 } + 10 0 0 0 1 0|． o籼o 10 0 0 o o 1 瞳一m一№一惮一h～坼 1●●●，●●●●●●●，●●●●●●J L0 o o 0 0 01／‰j ^吼吼驴～％ ‰。。加。。～ o‰ 其中状态矢量x=[A，n，钆，尹，％，口P]，为火星车在东向和北向的位置(经纬度)、速度和加速度。％ 和L，分别为东向和北向机动加速度的相关时间常数，孟和：，分另q为“当前”东向和北向加速度分量的均值， W=[0，0，％，O，0，％。]7为状态模型噪声。 这里使用火卫一与恒星之间的星光角距作为观测量。则由图1，可得到系统的量测方程为： a=arccos(南面十％， (2) 其中”。为量测噪声。由于上述系统的量测方程是非线性的，所以非线性的滤波方法是较适于这类系统 的估计方法。同时考虑到火星大气虽然非常稀薄，密度不到地球大气的1％，但火星的气候不稳定，常有强 风和尘暴，使得火星大气底层中存在较多灰尘，使得天文观测的误差具有不确定性。同时测量仪器的误差的 分布规律、噪声特性等也会受外界环境的影响发生变化。因此在这里采用UPF方法，该方法是一种比 EKF、UKF方法性能更好的非线性滤波方法，并且不仅适用于噪声为高斯分布的系统，而且适用于噪声为非 高斯分布的系统。 2．2 UPF粒子滤波算法 UPF粒子滤波算法是利用UKF来得到粒子重要密度函数的一种粒子滤波方法，由于该重要密度函数 中包含了必威体育精装版量测信息，因此与传统的序贯重要采样法(sls)等基本粒子滤波方法相比具有更好的性能。具 体步骤如下”J： 342 系统状态方程和量测方程可由式(1)、(2)得到： ∞；均设为IlN，i=1，2，…N。 ；6=E[z；]，p；=E[(z6一；j)(z；一；；)7】 2)T=^时的粒子滤波过程： ①ImportanceSamplingstep(重要采样) forf=1toN ． *用UKF更新粒子{z：一1，P主一1l得到1瓦，或}，采集一个新样本最，使得 主：～q(ziI矗一t，五)=N(五，耳) *根据样本的相似程度，更新权值。使得面=积一t生％利≠芒掣，从计算公式可以看出， 样本的权值包括了后验概率和先验概率两部分。 结束 这样就得到了一个服从先验分布的样本集。 *权值归一化 从i=1到N 令i=1L