非高斯噪聲條件下航天器狀態估計
CEESP卡爾曼濾波方法研究
航天器姿態確定需要同時考慮姿態運動學模型、姿態測量模型和濾波算法三塊核心內容。其中，高精度濾波算法是重中之重。經典Sigma點卡爾曼濾波（Sigma-point Kalman Filter, SPKF）廣泛用於考慮高斯白噪聲的航天器狀態估計問題。然而，航天器在軌運行面臨的複雜環境因素，如空間環境干擾、太陽能電池板振動和閃爍噪聲將使得噪聲呈現出重尾非高斯特性，此時經典的SPKF濾波方法會面臨精度下降甚至濾波發散問題。在Space: Science & Technology (《空間科學與技術（英文）》)新發表的文章中提出了一種將確定性採樣準則與中心誤差熵準則相結合的中心誤差熵（Centered Error Entropy, CEE）無跡卡爾曼濾波算法（Unscented Kalman filter, UKF），旨在增強姿態確定系統在非高斯噪聲條件下的魯棒性。
本文隸屬於Space: Science & Technology《微小衛星動力學與控制研究最新進展》特刊
一圖讀懂全文
首先，作者介紹了面向非線性高斯噪聲的經典SPKF算法，包括無跡卡爾曼濾波、容積卡爾曼濾波和中心差分卡爾曼濾波等。其中，重點回顧了UKF算法的邏輯和流程。然後，作者介紹了中心誤差熵準則，其數學表達式是將最大相關熵和最小誤差熵加權組合獲得。
然後，作者構建了面向非線性和非高斯噪聲條件的CEEUKF算法。所設計算法包含時間和測量更新步驟：在時間更新方面，與經典UKF算法相同，即採用Sigma點採樣方法進行；在量測更新方面，作者設計了包含創建增廣模型和後驗狀態估計兩個步驟的最優估計方法。
最後，作者在航天器姿態確定系統應用並驗證了所提出算法。在介紹了航天器姿態確定系統包含的陀螺儀模型、系統模型、測量模型之後，針對所提出方法和傳統方法進行了對比仿真。結果表明，對象為高斯噪聲或非高斯噪聲時，CEEUKF都具有最高的濾波精度，且收斂速度最快。總而言之，與現有算法相比，通過選取合適關鍵參數，CEEUKF在航天器姿態估計問題上具有優秀的濾波性能。
作者簡介
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楊 寶 健
2019年於西北工業大學航天學院獲得探測制導與控制技術學術學位，2021年於軍事科學院國防科技創新研究院獲得航空宇航科學與技術碩士學位，現為陸軍工程大學博士研究生，目前研究方向主要涉及狀態估計理論、無人系統導航定位技術、組合導航技術。
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客編簡介
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陳 小 前
分別於1997年和2001年在國防科技大學取得碩士和博士學位。2002年至2016年期間，曾任國防科技大學副教授、教授。現為軍事科學院副院長。同時擔任國際宇航科學院（IAA）院士、國際宇航聯合會（IAF）委員、中國宇航學會機器人技術委員會成員等。發表學術論文200餘篇，研究方向包括航天器系統工程、航天器系統先進數字化設計和飛行器多學科設計優化。
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曹 璐
分別於2010年和2014年在國防科技大學獲碩士和博士學位。2013年至2014年期間，曾在加拿大麥吉爾大學機械工程系訪問。2014年至2017年期間，曾任中國西安衛星控制中心宇航動力學國家重點實驗室高級工程師。現為國防科技創新研究院研究員。在微小衛星工程方面有十餘年的經驗積累，先後為多顆在軌微小衛星設計了姿態確定和控制系統。主要研究方向涉及智能衛星設計、航天器動力學、導航與控制。
文章信息
官網鏈接：https://spj.sciencemag.org/journals/space/
原文鏈接：https://spj.sciencemag.org/journals/space/2022/9854601/
引用格式：Baojian Yang, Hao Huang and Lu Cao, 「Centered Error Entropy-Based Sigma-Point Kalman Filter for Spacecraft State Estimation with Non-Gaussian Noise」, Space: Science & Technology, Vol. 2022, Article ID 9854601, 13 pages, https://doi.org/10.34133/2022/9854601.
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