基于修正似然滤波的无人机编队相对导航方法

摘要：

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波(ML-CKF)算法.用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性.滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性.利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器.仿真结果表明:所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波.

关键词：无人机编队、相对导航、似然函数、容积卡尔曼滤波、随机延迟量测

所属期刊栏目：49

分类号：V249.3(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2023-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：569-579