UKF滤波器的精度提升与非线性轨道计算仿真

本文主要探讨了Unscented Kalman Filter (UKF)的性能分析以及其在轨道计算中的应用。UKF是一种基于卡尔曼滤波理论的扩展型滤波器，针对非线性系统设计，尤其在处理高精度状态估计问题上表现出色。相比于传统的Extended Kalman Filter (EKF)，UKF的一大优势在于避免了对非线性函数偏导数的计算，这显著降低了算法的复杂性。 UT(Unscented Transform)变换是UKF的核心技术，它通过选取一组特定的最小样本点集合，包含了原始高斯型随机变量的均值和协方差信息，能够在非线性系统中保持高阶统计特性（如第三阶矩），从而提供更为准确的状态估计。与EKF的一阶线性化逼近不同，UKF能够提供更接近真实状态分布的结果，即使在非线性系统中也能保持较好的滤波性能，减少了滤波发散的风险。 UKF在轨道计算中的应用表明，它在处理复杂的非线性动态系统时展现出良好的性能，特别是在实时性和准确性方面具有明显的优势。通过仿真试验，作者验证了UKF在估计轨道参数方面的精确度和稳定性，这对于导航、航天和地球观测等领域具有重要的实际意义。此外，由于UKF的简便性和易于实现，它也成为了现代信息技术领域中备受青睐的工具之一。 总结来说，本文深入研究了UKF的理论基础和实际应用，强调了其在解决非线性状态估计问题上的优越性，并通过仿真试验展示了其在轨道计算中的有效性和实用性，为相关领域的工程师和研究人员提供了有价值的技术参考。