考虑有色噪声影响的脉冲星导航2级强跟踪差分滤波器
收稿日期: 2021-07-15
修回日期: 2021-07-29
录用日期: 2021-08-05
网络出版日期: 2021-08-25
Two-stage strong tracking differential Kalman filter for X-ray pulsar navigation with coloured noise
Received date: 2021-07-15
Revised date: 2021-07-29
Accepted date: 2021-08-05
Online published: 2021-08-25
为提高X射线脉冲星导航对有色噪声及太阳系内星历误差的鲁棒性，设计了2级强跟踪差分滤波器（TSTDKF）。首先在分析导航原理基础上，导出了中心天体星历误差对导航结果的误差传递关系，并利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行了仿真验证；在同一运行轨道上，又结合引力摄动模型对第三天体引力摄动数据进行了分析，证明该部分噪声为有色噪声。根据以上结论，将普通2级卡尔曼滤波器（TKF）的无偏滤波器设计为一种改进的差分卡尔曼滤波器以降低有色噪声对导航系统的影响，同时又在其独立偏差滤波器中根据观测残差构建了多重自适应调节因子以增强其跟踪性能，两者共同构成TSTDKF的2个并行滤波器。通过仿真实验证明，TSTDKF的位置误差性能最大可比EKF和TKF改进56.49%和35.18%，速度误差性能改进27.66%和17.07%；对星历误差的跟踪效果也整体好于TKF。
许强 , 崔洪亮 , 丁邦平 , 赵爱罡 , 赵阳 . 考虑有色噪声影响的脉冲星导航2级强跟踪差分滤波器[J]. 航空学报, 2023 , 44(3) : 526120 -526120 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2021.26120
To improve the robustness of X-ray pulsar navigation to colored noise and ephemeris errors， a Two-stage Strong Tracking Differential Kalman Filter （TSTDKF） is designed. First， based on an analysis of the navigation principle， the error transfer relationship of the ephemeris error of central celestial body to the navigation result is analyzed， and the Extended Kalman Filter （EKF） is used for simulation verification. On the same orbit， the gravitational perturbation data of the third celestial body is analyzed using the gravitational perturbation model， which proves that the noise is colored noise. Based on the above conclusions， a bias-free filter of ordinary Two-stage Kalman Filter （TKF） is designed as an improved differential filter to reduce the impact of colored noise on the navigation system. In TSTDKF’s separate bias filter， multiple adaptive adjustment factors are constructed based on observation residuals to enhance its tracking performance. The two filters together form the two parallel filters of TSTDKF. Simulation experiments prove that the positioning performance of TSTDKF is 56.49% and 35.18% better than that of EKF and TKF， respectively， and the velocity of TSTDKF is also 27.66% and 17.07% better than that of EKF and TKF， respectively. Its tracking accuracy of ephemeris error is also overall better than that of TKF.
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