模糊自适应卡尔曼滤波提升航天器天文导航精度

本文主要探讨了航天器天文导航中的一个重要问题，即如何提高基于星光折射间接敏感地平的自主天文导航系统的精度，以应对大气密度模型时空分辨率不足带来的挑战。由于大气密度模型的限制，导航过程中可能会出现较大的瞬时误差，这会直接影响到卡尔曼滤波器的性能，可能导致导航精度下降，甚至滤波器运行不稳定。 为解决这个问题，研究者提出了将模糊推理系统与Unscented卡尔曼滤波技术相结合的方法。 Unscented卡尔曼滤波是一种改进的滤波算法，它通过精确地模拟系统动态和测量模型，减少了滤波过程中的不确定性，提高了估计精度。而模糊推理系统则能够处理非线性和不确定性，通过模糊规则库来适应观测值的异常情况，赋予导航滤波器一定程度的自适应能力。这种模糊自适应策略有助于在大气条件变化或测量噪声增加时，保持导航系统的稳定性和准确性。 文章的关键点在于开发一种融合了模糊逻辑和卡尔曼滤波原理的新型导航算法，以增强航天器在复杂环境下的导航性能。作者通过计算机仿真实验验证了这一方法的有效性，证明了模糊自适应卡尔曼滤波能够在保持高精度的同时，有效地处理和适应大气折射带来的不确定性影响。 该研究对于提升航天器自主导航系统的鲁棒性和可靠性具有重要意义，为未来的太空探索任务提供了技术支持，特别是在长距离、长时间的星际航行中，准确的导航是至关重要的。此外，该研究成果也为其他领域的自适应控制系统设计提供了有益的借鉴，如无人机控制、机器人定位等，展示了模糊系统和卡尔曼滤波技术在解决复杂环境下的动态估计问题上的广泛适用性。