基于容积卡尔曼滤波(CKF)算法的卫星轨道实时预报方法

• 作者: 刘岩 姚志成 管洪杰 胡琛
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: EKF CKF 参数估计 轨道预报
• 年，卷（期）: 2013,（32）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 9622-9625
• 页数: 4页
• 分类号: P228.9
• 字数: 2992字
• 语种: 中文

摘要

卫星轨道实时预报常采用扩散卡尔曼滤波(E KF)方法;但是EKF应用于非线性度较大的系统时精度和效率都不高.CKF算法利用带权重的点对状态量进行估计,用球面积分的方法解决了求函数与高斯随机变量乘积的积分的难题,既不需要对函数进行线性化,也不需要计算Jacobin矩阵.将其应用到轨道的实时预报当中,通过仿真验证,表明基于CKF的卫星轨道实时预报方法对预报精度和速度均有一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岩		29	172	6.0	11.0
2	姚志成		27	96	5.0	8.0
3	胡琛		4	6	1.0	2.0
4	管洪杰		1	5	1.0	1.0