引用本文:顾冬晴,符俊,刘晓坤,叶飚,陈凤,王盈.基于深度前馈网络的自适应相对导航滤波[J].上海航天,2020,37(5):119-124.
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基于深度前馈网络的自适应相对导航滤波
顾冬晴1,2,符俊3,刘晓坤1,2,叶飚1,2,陈凤1,2,王盈1,2
1.上海空间机器人工程技术研究中心,上海201109;2.上海宇航系统工程研究所,上海201109;3.北京跟踪与通信技术研究所,北京100094
摘要:
针对空间非合作翻滚目标近距离相对导航中出现测量异常偏差导致滤波精度下降甚至发散的问题,研究了具有抗差能力的自适应滤波估计方法。在设计了相对导航滤波模型的基础上,提出了基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波算法,并且详细设计了智能故障检测与估计的深度前馈网络模型与训练方法。数学仿真结果表明:深度前馈网络能够有效估计测量异常偏差且估计误差小于异常偏差值的15%,基于深度前馈网络的自适应扩展卡尔曼滤波结果显著优于常规扩展卡尔曼滤波。
(1.Shanghai Engineering Research Center of Space Robotics, Shanghai 201109, China;2.Aerospace System Engineering Institute of Shanghai, Shanghai 201109, China;3.Beijing Institute of Tracking and Telecommunication Technology, Beijing 100094, China)

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