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空间机动目标跟踪方法研究

作　者: 涂文斌
导　师: 敬忠良；杨永胜
学　校: 上海交通大学
专　业: 航天工程
关键词: 目标跟踪 空间机动目标 相对运动 瞬态模型 无迹卡尔曼滤波 鲁棒滤波 闪烁噪声 粒子滤波 联邦滤波 多传感器容错跟踪
分类号: V556.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


天基空间目标跟踪是空天信息处理与控制领域的一个关键问题,对于空间监视、自主交会、卫星编队、在轨服务等许多空间任务的顺利实施有重要作用。空间目标跟踪的目的在于提供可靠实时的目标运动状态,为目标识别、归类、编目以及其它决策提供依据。然而由于目标非合作性机动能力的提升和天基探测传感器的故障时有发生,空间目标跟踪往往变得十分困难,跟踪的容错性则更难以保证。虽然在空间目标跟踪问题上已取得了很多研究成果,但对于目标存在非合作性轨道机动且部分天基探测传感器存在故障的情况来说,还缺乏一种具有精确性和容错性的空间目标自主跟踪方法。本论文针对空间非合作性机动目标跟踪的精确性和容错性需求,重点研究了天基平台单传感器自主精确跟踪方法和多传感器信息融合容错跟踪方法。研究主要以空间目标非合作性机动和传感器故障为背景,围绕相对运动模型、单传感器高斯噪声下的鲁棒跟踪算法、单传感器闪烁噪声下的鲁棒跟踪算法、多传感器信息融合容错跟踪方法四个方面展开。主要研究成果如下:1.在单传感器高斯量测噪声条件下,针对可能存在非合作性机动的空间目标,提出了冗余自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波算法(Redundant Adaptive Robust Unscented Kalman Filter, RARUKF)。RARUKF通过引入UT变换来传递非线性均值和方差,合理解决了以往RAREKF中线性化变换引起的高阶截断误差大和Jacobian矩阵计算难实现易出错的问题。在同样冗余度下,它不仅使算法切换至鲁棒滤波工作状态的频率显著下降,而且降低了算法在鲁棒滤波工作状态下的增益补偿幅值,从而在整体上达到了二阶近似精度。因此,有效地增强了抗干扰能力和提升了跟踪结果的最优性。与ARUKF相比,RARUKF中冗余因子的引入合理克服模型误差长期存在和外部扰动随机出现两者共同作用造成的滤波状态自适应切换机制失效的问题。一方面,它让鲁棒滤波和最优滤波工作状态的正常切换得以恢复,另一方面,对扰动的抑制程度变得可控,能够按实际精度需求设定扰动容忍度,用以去除容忍度范围之外的内外部扰动。还提出了RARUKF稳定性充分条件,并对其收敛性进行论证。2.在单传感器闪烁量测噪声条件下,针对目标所处的扰动环境,尤其是其自身进行的非合作性机动,提出了冗余自适应鲁棒无迹粒子滤波(Redundant Adaptive Robust Unscented Particle Filter, RARUPF)。RARUPF通过运用RARUKF产生重要密度函数,合理克服了以往UPF中由UKF产生的重要密度函数与真实后验概率密度函数存在严重偏差的问题。它不仅对最新量测信息加以关注,而且对模型误差和外部扰动给予考虑,缓解了粒子退化,实现重要密度函数对真实后验分布的精确逼近,从而提升了算法的跟踪精度。RARUPF结合了鲁棒滤波和粒子滤波各自的优点,利用鲁棒滤波处理内部误差和外部扰动,利用粒子滤波处理闪烁噪声,同时具备鲁棒性和最优性。3.在部分传感器可能发生故障的条件下,针对空间非合作机动目标,提出了一种多传感器信息融合容错跟踪方法:基于瞬态相对运动模型、RARUKF鲁棒跟踪算法和残差检验法的联邦滤波算法。多传感器能够提供具有一定冗余度的量测信息,为容错跟踪提供了基本的信息需求。瞬态跟踪模型能够在目标机动和非机动下,对两航天器间的相对轨道运动进行长期准确地描述,为容错跟踪提供基本的模型需求。RARUKF算法能够实现对目标相对运动状态的精确估计,作为容错跟踪的跟踪算法。残差检验法能够及时地检测传感器故障并对其对应的局部估值进行隔离,作为容错跟踪的故障检测与隔离算法。联邦滤波结构中的主滤波器采用无复位模式对各个子滤波器提供的局部估值进行融合,能够在部分传感器出现故障、故障恢复和系统重构的情况下保持全局估值平稳的输出,保证对目标跟踪的容错性和可靠性。从而实现了多传感器信息融合容错跟踪整体功能的稳定运行。

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中图分类: > 航空、航天 > 航天（宇宙航行） > 地面设备、试验场、发射场、航天基地 > 地面测量控制系统 > 跟踪系统（跟踪-中继卫星）
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