综合Kalman滤波解决星载GPS低轨卫星定轨问题

本文档探讨了一种新的综合Kalman滤波方法在星载GPS低轨卫星定轨中的应用，针对经典Kalman滤波在实际应用中遇到的问题进行改进。经典Kalman滤波在处理高动态环境下的星载GPS低轨卫星定轨时，面临着动态噪声不确定性、观测噪声估计不精确、滤波发散、观测值污染导致估值扭曲以及计算舍入误差可能导致协方差矩阵不正定等问题。 首先，作者提出通过拟准检定法来解决量测方程中的粗差问题。这种方法能够精确检测并修正存在的错误数据，提高滤波的准确性。其次，使用UD（奇异值分解）算法来克服数值不稳定性，提升计算精度，避免因数值问题导致的滤波性能下降。最后，引入Sage自适应滤波器，以增强滤波器的鲁棒性，防止在高动态环境中滤波器的发散现象。 综合Kalman滤波模型的应用旨在应对星载GPS定轨的独特挑战，特别是对于低轨卫星，其复杂的受力环境使得噪声控制和滤波策略显得尤为重要。通过这种方法，滤波性能得到显著提升，具有良好的数值稳定性、强大的自适应能力和有效地减轻粗差影响的能力。 总结来说，这项研究旨在填补了现有文献在处理星载GPS低轨卫星定轨中高动态条件下的Kalman滤波问题上的空白，为实际应用提供了更稳健和高效的滤波解决方案。通过综合运用多种技术，该方法有望在未来的空间导航和卫星定位系统中发挥重要作用。