Автономное оценивание траектории спускаемого аппарата рекуррентными гауссовскими фильтрами

Рассматривается задача уточнения высоты и скорости полета, а также угла наклона траектории летательного аппарата на участке аэродинамического торможения в атмосфере Марса по неточным дискретным измерениям его перегрузки. Сравнивается применение для этого нескольких субоптимальных дискретных нелинейных фильтров, более точных, чем основанный на тейлоровской линеаризации обобщенный (extended) фильтр Калмана, за счет статистической (гауссовской) линеаризации нелинейностей. Приводятся уравнения фильтров, процедура вычисления гауссовских моментов для их структурных функций и результаты статистического анализа точности этих фильтров.

Ключевые слова

Источник финансирования

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 18-08-00128-а).

Получено

08.01.2019

Дата публикации

08.01.2019

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Руденко Е. А. Автономное оценивание траектории спускаемого аппарата рекуррентными гауссовскими фильтрами // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления – 2018. – Номер 5 C. 9-28 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/tisu/s000233880002842-5-1 (дата обращения: 29.04.2024). DOI: 10.31857/S000233880002842-5
MLA	Rudenko, Evgeny "Autonomous estimation of the descent vehicle trajectory by recurrent Gaussian filters." Izvestiia Rossiiskoi akademii nauk. Teoriia i sistemy upravleniia 5 (2018):9-28. DOI: 10.31857/S000233880002842-5
APA	Rudenko E. (2018). Autonomous estimation of the descent vehicle trajectory by recurrent Gaussian filters. Izvestiia Rossiiskoi akademii nauk. Teoriia i sistemy upravleniia (5), pp.9-28 DOI: 10.31857/S000233880002842-5

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1056

Оценка читателей: голосов 0

1. Семенов В.В., Колокольников А.В., Грибков И.Г. Траектории аэродинамического торможения в атмосфере Марса, обеспечивающие минимум характеристической скорости на участке гравитационного разворота // Космич. исслед. 1975. Т. 13. Вып. 4. С. 464–472.

2. Пантелеев А.В., Руденко Е.А., Бортаковский А.С. Нелинейные системы управления: описание, анализ и синтез. М.: Вузовская книга, 2008. 312 c.

3. Степанов О.А. Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации. СПб.: ЦНИИ Электроприбор, 2003. 370 c.

4. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. М.: Логос, 2007. 776 с.

5. Руденко Е.А. Оптимальная структура дискретных нелинейных фильтров малого порядка // АиТ. 1999. № 9. С. 58–71.

6. Руденко Е.А. Оптимальные дискретные нелинейные фильтры порядка объекта и их гауссовские приближения // АиТ. 2010. № 2. С.159–178.

7. Руденко Е.А. Оптимальный дискретный нелинейный фильтр произвольного порядка // Изв. РАН. ТиСУ. 2010. № 4. С. 39–51.

8. Руденко Е.А. Оптимальный нелинейный рекуррентный фильтр с конечной памятью // Изв. РАН. ТиСУ. 2018. № 1. С. 45–63.

9. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ негауссовых случайных процессов и их преобразований. М.: Сов. радио, 1978. 376 с.

10. Прудников А.П., Брычков Ю.А., Маричев О.И. Интегралы и ряды. М.: Наука, 1981. 800 с.

11. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М.: Наука, 1989. 432 с.

12. Arasaratnam I., Haykin S., Elliott R.J. Discrete-time Nonlinear Filtering Algorithms Using Gauss-Hermite Quadrature // Proc. IEEE. 2007. V. 95. № 5. P. 953–977.

13. Arasaratnam I., Haykin S. Cubature Kalman Filters // IEEE Trans. Automat. Control. 2009. V. 54. № 6. P. 1254– 1269.

14. Julier S., Uhlmann J. Unscented Filtering and Nonlinear Estimation // Proc. IEEE. 2004. V. 92. № 3. P. 401–422.

15. Кудрявцева И.А. Анализ эффективности расширенного фильтра Калмана, сигма-точечного фильтра Калмана и сигма-точечного фильтра частиц // Научный вестник МГТУ ГА. 2016. № 224. С. 43–52.

16. Лебедев А.А., Красильщиков М.Н., Малышев В.В. Оптимальное управление движением космических летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1974. 200 c.