编队卫星自主相对导航简化强跟踪 UKF滤波算法

针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题，以STF为理论框架，设计了简化强跟踪UKF（SSTUKF， simplified strong tracking unscented kalman filter ）滤波算法。该算法基于STF的等价表示来计算次优渐消因子，避免了计算Jacobi矩阵，通过在线实时调整滤波增益矩阵，确保系统理论模型偏离实际模型时输出残差序列相互正交，增强算法的鲁棒性，并且对时变的噪声统计特性不敏感。结合CW系统模型线性特点，用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替相应的UT变换过程，在提高估计精度的同时有效地降低了运算量，增强算法的实时性。仿真结果验证了该算法的有效性。