針對低軌星座協(xié)同探測彈道目標(biāo)過程中存在系統(tǒng)誤差的問題,提出多星載光學(xué)傳感器系統(tǒng)誤差極大似然配準(zhǔn)（maximum likehood registration,MLR）算法。通過一階Taylor近似對非線性量測轉(zhuǎn)換線性化,推導(dǎo)出目標(biāo)狀態(tài)的誤差協(xié)方差與衛(wèi)星軌道定向、姿態(tài)角測量和傳感器測量等隨機(jī)誤差的關(guān)系,并基于視線交叉獲得觀測在狀態(tài)空間中的近似投影,從而將MLR算法擴(kuò)展到低軌星座多光學(xué)傳感器的誤差配準(zhǔn)。通過引入各類測量誤差的先驗(yàn)信息對目標(biāo)狀態(tài)的誤差協(xié)方差進(jìn)行修正,利用期望極大化迭代,實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)誤差的無偏有效估計(jì)及目標(biāo)軌跡的融合估計(jì)。仿真驗(yàn)證了所提算法的有效性,且配準(zhǔn)性能優(yōu)越。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)模型
    1.1 軌道運(yùn)動模型
    1.2 傳感器觀測模型
2 星載光學(xué)傳感器測量誤差分析
    2.1 測量誤差傳遞
    2.2 狀態(tài)空間中的投影近似
3 多星載光學(xué)傳感器系統(tǒng)誤差MLR算法
    3.1 非隨機(jī)誤差的極大似然估計(jì)
    3.2 目標(biāo)軌跡估計(jì)
    3.3 傳感器系統(tǒng)誤差估計(jì)
    3.4 算法執(zhí)行步驟
4 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析
    4.1 場景設(shè)置及評價(jià)指標(biāo)
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3640926