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EKFUKF在基于地磁场的卫星自主定轨中的应用比较
一、前言
自主定轨是卫星导航与定位的最基础和最重要的应用之一，地磁场方法依赖于地球的磁场进行卫星定位和导航，在地球的磁场范围内内，卫星都可以根据自身的磁感应强度和地球的磁场强度进行判断，自主完成定位和导航的过程。
本文介绍了两种基于地磁场的自主定轨方法——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的应用。
二、扩展卡尔曼滤波的应用
扩展卡尔曼滤波是一种在非线性系统下使用卡尔曼滤波进行状态估计的方法，它通过将非线性系统线性化来逼近其状态，再使用卡尔曼滤波进行状态估计，从而获得合理的状态预测结果。在基于地磁场的自主定轨中，扩展卡尔曼滤波可以通过引入一个状态转移方程来包含地球磁场的效应，从而实现卫星的自主定位。
具体来说，扩展卡尔曼滤波的实现过程包括以下几个步骤：
1.选择起始位置和速度。选择一组合适的起始位置和速度作为卫星定位的起点。
2.处理观测量。从卫星测量中提取出磁场信息，并根据磁场信息对卫星进行定位。
3.计算状态量转移矩阵。使用地球磁场和卫星姿态信息计算出状态量转移矩阵。
4.计算量测转移矩阵。使用磁场信息对量测转移矩阵进行计算。
5.进行状态预测和更新。使用卡尔曼滤波对状态量进行预测和更新，获得最终的定位结果。
三、无迹卡尔曼滤波的应用
无迹卡尔曼滤波是基于卡尔曼滤波在非线性系统下的拓展，在不对状态方程和观测方程进行线性化的情况下应用卡尔曼滤波进行状态估计。它通过对系统状态进行变换后实现对状态变量的精确预测，从而获得更为准确的状态估计结果。在基于地磁场的自主定轨中，无迹卡尔曼滤波可以通过引入一组特定的状态变量来描述系统的非线性，从而实现卫星的精确定位。
具体来说，无迹卡尔曼滤波的实现过程包括以下几个步骤：
1.状态转移函数。与传统卡尔曼滤波不同，无迹卡尔曼滤波需要预先确定状态变量的转移方式。
2.状态变量变换。使用一个数学变换，将系统状态变换为在估计状态时愈加容易处理的状态变量。
3.预测更新。使用卡尔曼滤波进行状态预测与更新，获得最终的定位结果。
四、结论
基于地磁场的自主定轨是卫星导航与定位的重要应用之一。在基于地磁场的自主定轨中，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波都是公认的有效算法。这两种算法在计算复杂度、精度和可靠性等方面都有明显的优越性，对于卫星定位和导航有着非常重要的应用价值。