为有效解决粒子滤波中粒子退化和贫化问题,实验将遗传算法耦合到粒子滤波中用于对粒子进行重采样,发展了基于遗传粒子滤波的积雪数据同化方案。以Noah-MP模型默认组合方案为模型算子搭建了积雪数据同化系统,分别在真实和合成同化试验情景下比较了集合卡尔曼滤波和粒子滤波的同化性能、不同重采样方法对粒子滤波同化性能的影响,探讨了遗传粒子滤波作为积雪数据同化方法的可行性。在理想试验情景中,遗传粒子滤波的整体同化性能次于系统重采样粒子滤波,但明显好于多项式重采样粒子滤波,并且遗传粒子滤波能够在积雪融化较快的阶段,更有效地利用观测信息对模型进行校正,在积雪消融期表现出了较好的同化性能。在真实试验情景中,遗传粒子滤波的同化性能明显好于采用其他重采样算法粒子滤波的同化性能。此外,两种同化情景的试验结果均表明粒子滤波的同化性能明显好于集合卡尔曼滤波。将遗传粒子滤波作为积雪数据同化方案是可行、有效的。
为有效解决粒子滤波中粒子退化和贫化问题,实验将遗传算法耦合到粒子滤波中用于对粒子进行重采样,发展了基于遗传粒子滤波的积雪数据同化方案。以Noah-MP模型默认组合方案为模型算子搭建了积雪数据同化系统,分别在真实和合成同化试验情景下比较了集合卡尔曼滤波和粒子滤波的同化性能、不同重采样方法对粒子滤波同化性能的影响,探讨了遗传粒子滤波作为积雪数据同化方法的可行性。在理想试验情景中,遗传粒子滤波的整体同化性能次于系统重采样粒子滤波,但明显好于多项式重采样粒子滤波,并且遗传粒子滤波能够在积雪融化较快的阶段,更有效地利用观测信息对模型进行校正,在积雪消融期表现出了较好的同化性能。在真实试验情景中,遗传粒子滤波的同化性能明显好于采用其他重采样算法粒子滤波的同化性能。此外,两种同化情景的试验结果均表明粒子滤波的同化性能明显好于集合卡尔曼滤波。将遗传粒子滤波作为积雪数据同化方案是可行、有效的。
为有效解决粒子滤波中粒子退化和贫化问题,实验将遗传算法耦合到粒子滤波中用于对粒子进行重采样,发展了基于遗传粒子滤波的积雪数据同化方案。以Noah-MP模型默认组合方案为模型算子搭建了积雪数据同化系统,分别在真实和合成同化试验情景下比较了集合卡尔曼滤波和粒子滤波的同化性能、不同重采样方法对粒子滤波同化性能的影响,探讨了遗传粒子滤波作为积雪数据同化方法的可行性。在理想试验情景中,遗传粒子滤波的整体同化性能次于系统重采样粒子滤波,但明显好于多项式重采样粒子滤波,并且遗传粒子滤波能够在积雪融化较快的阶段,更有效地利用观测信息对模型进行校正,在积雪消融期表现出了较好的同化性能。在真实试验情景中,遗传粒子滤波的同化性能明显好于采用其他重采样算法粒子滤波的同化性能。此外,两种同化情景的试验结果均表明粒子滤波的同化性能明显好于集合卡尔曼滤波。将遗传粒子滤波作为积雪数据同化方案是可行、有效的。
本文分别利用紫外三轴姿态敏感器测出的月心方向和测距仪测出的月心距作为观测量,采用推广卡尔曼滤波方法实时确定出月球卫星环月期间的轨道,考虑到月球卫星在环月期间太阳对月光照条件的限制,提出分段滤波策略,并给出了仿真分析。
针对月球车自主导航系统的特殊要求,设计了一种月球车长距离自主导航方法。该方法首先依据惯性导航和天文学的基本原理建立月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对捷联惯性系统平台失准角较大的问题,引入里程计测量的速度信息与球面天文三角公式,共同构建量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用卡尔曼滤波实现月球车位姿信息的最优估计。最后,对这一导航方法进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法具有更高的位置和姿态估计精度,同时可有效提高系统的稳定性和可靠性,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的自主导航方法。
月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法。首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力。最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法。
天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.
采用自主导航技术,可以降低月球卫星的任务成本,提高其生存能力。现研究了利用太阳敏感器、地球敏感器和月球敏感器测量出的卫星-太阳、卫星-地球和卫星-月球方向矢量作为观测量,采用迭代最小二乘方法确定历元时刻的卫星状态,并以轨道预报的方式实现月球卫星的自主导航。对该自主导航算法进行了数学仿真,分析比较了敏感器精度、部分轨道参数等因素对定位精度的影响,总结了其变化规律。最后对比了迭代最小二乘方法与扩展卡尔曼滤波的导航仿真结果,结果表明前者具有更高的精度。
分别利用紫外三轴姿态敏感器测出的月心方向和测距仪测出的月心距作为观测量 ,采用推广卡尔曼滤波方法实时确定出月球卫星环月期间的轨道 ,考虑到月球卫星在环月期间太阳对月球光照条件的限制 ,提出分段滤波策略 ,并给出了仿真分析