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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:曾占魁,曹喜滨,张世杰,华冰,吴云华.航天器相对视觉/IMU导航量测修正多速率滤波[J].哈尔滨工业大学学报,2015,47(3):1.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2015.03.001
ZENG Zhankui,CAO Xibin,ZHANG Shijie,HUA Bing,WU Yunhua.Vision/IMU based multi-rate filtering for spacecraft relative navigation using measurement correction[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2015,47(3):1.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2015.03.001
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航天器相对视觉/IMU导航量测修正多速率滤波
曾占魁1, 曹喜滨1, 张世杰1, 华冰2, 吴云华2
(1.哈尔滨工业大学 卫星技术研究所, 150008 哈尔滨; 2.南京航空航天大学 微小卫星工程技术研究中心, 210016 南京)
摘要:
针对具有单目视觉和惯导组件(IMU)的航天器相对导航问题,研究了以量测信息为修正手段的异速滤波算法.异速滤波也就是多速率卡尔曼滤波器,其中滤波过程被分解为量测更新和时间更新,根据实际情况选取滤波器周期,一般可选取频率较快的系统采样周期作为组合导航系统的滤波周期,根据是否有慢速信息决定在滤波时刻进行时间更新或者量测更新.为增强滤波器对观测信息的适应能力,设计利用量测信息对滤波量测噪声阵和状态估计误差协方差阵进行后验修正.理论分析和数学仿真均表明,基于量测修正的多速率卡尔曼算法能够提高滤波器的数据更新频率,同时改善滤波器的性能,提高导航系统的冗余度.
关键词:  航天器  相对导航  单目视觉  多速率滤波  量测修正
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2015.03.001
分类号:V448.2
基金项目:国家自然科学基金(7,8);江苏省自然科学基金(BK20140830);中国博士后科学基金(2013M531352).
Vision/IMU based multi-rate filtering for spacecraft relative navigation using measurement correction
ZENG Zhankui1, CAO Xibin1, ZHANG Shijie1, HUA Bing2, WU Yunhua2
(1. Research Center of Satellite Technology, Harbin Institute of Technology, 150008 Harbin, China; 2. Micro-Satellite Engineering Technology Research Center, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 210016 Nanjing, China)
Abstract:
This paper proposed a measurement correction based multi-rate Kalman integrated method for the problem of spacecraft relative navigation using monocular vision and IMU. This algorithm divides the entire filtering process into two separate stages: measurement updating stage and time updating one. The sampling rate of the IMU as a fast one is generally chosen as the filtering period of the integrated naviga-tion system. Moreover, in each sampling period, the filter determinates whether to update the measure-ments of the vision system with slow sampling rate, andthe measurements are also used to modify the covariance matrix of measurement noise and state estimation error. Both theoretical analysis and mathematical simulations indicate that multi-rate Kalman filtering algorithm using measurement correction can increase the data output rate and improve filter performance as well as the redundancy of the relative navigation system.
Key words:  spacecraft  relative navigation  monocular vision  multi-rate filtering  measurement correction

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