基于卡爾曼濾波的分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算方法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于卡爾曼濾波的分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算方法研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告題目：基于卡爾曼濾波的分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算方法研究一、研究背景及意義隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展和多領(lǐng)域的協(xié)同作用，分布式航天器系統(tǒng)的需求日益增長(zhǎng)。由于分布式航天器系統(tǒng)由多個(gè)航天器組成，因此相對(duì)位置和狀態(tài)的解算是關(guān)鍵技術(shù)之一。相對(duì)狀態(tài)解算可以在不同的任務(wù)中發(fā)揮重要作用，如航天器編隊(duì)、衛(wèi)星遙感、軌道維護(hù)等。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)于分布式航天器的相對(duì)狀態(tài)解算，主要依賴于卡爾曼濾波算法，但其對(duì)分布式航天器數(shù)據(jù)集群的處理、精度提升和資源配置等方面還有待進(jìn)一步研究。因此，本研究擬從卡爾曼濾波的優(yōu)化出發(fā)，針對(duì)分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算問(wèn)題，提出更為高效和精準(zhǔn)的算法，以滿足多領(lǐng)域分布式航天器系統(tǒng)應(yīng)用的需求。二、研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)本研究將從以下三個(gè)方面進(jìn)行深入探討：1.多領(lǐng)域分布式航天器數(shù)據(jù)集群的處理針對(duì)傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法在數(shù)據(jù)集群規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多樣性、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等問(wèn)題，本研究將提出一套基于云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)并行處理框架。該框架將在不影響數(shù)據(jù)傳輸和卡爾曼濾波準(zhǔn)確性的前提下，能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集群。2.針對(duì)卡爾曼濾波算法的精度提升本研究將利用多源數(shù)據(jù)融合的思想，以降低航天器相對(duì)狀態(tài)解算的隨機(jī)誤差。同時(shí)，將提出一種改進(jìn)的序列卡爾曼濾波算法，以保持卡爾曼濾波算法的處理效率，實(shí)現(xiàn)更高精度的相對(duì)狀態(tài)解算。3.資源配置方案的優(yōu)化本研究將重點(diǎn)針對(duì)卡爾曼濾波算法中的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源的優(yōu)化問(wèn)題。我們將建立一個(gè)統(tǒng)一的資源管理系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)卡爾曼濾波算法進(jìn)行更為精細(xì)的資源分配，提高系統(tǒng)整體的運(yùn)行效率。三、研究預(yù)期結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下創(chuàng)新點(diǎn)：1.提出一套基于云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)并行處理框架，實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的處理中的高效性和準(zhǔn)確性。2.提出改進(jìn)的序列卡爾曼濾波算法，實(shí)現(xiàn)更高精度的相對(duì)狀態(tài)解算，滿足多領(lǐng)域航天器的應(yīng)用需求。3.建立一個(gè)統(tǒng)一的資源管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)卡爾曼濾波算法進(jìn)行更為精細(xì)的資源分配，提高系統(tǒng)整體的運(yùn)行效率。四、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究的工作內(nèi)容和進(jìn)度安排如下：1.研究分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算的現(xiàn)有技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)（完成時(shí)間：2021年9月）2.分析分布式航天器數(shù)據(jù)集群的處理，提出基于云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)并行處理框架（完成時(shí)間：2021年10月）3.研究多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)相對(duì)狀態(tài)解算誤差的降低（完成時(shí)間：2021年12月）4.針對(duì)卡爾曼濾波算法中的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源優(yōu)化問(wèn)題，建立資源管理系統(tǒng)（完成時(shí)間：2022年1月）5.提出改進(jìn)的序列卡爾曼濾波算法，實(shí)現(xiàn)更高精度的相對(duì)狀態(tài)解算（完成時(shí)間：2022年3月）6.完成方案的設(shè)計(jì)和算法的開(kāi)發(fā)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并進(jìn)行分析（完成時(shí)間：2022年6月）五、論文框架及參考文獻(xiàn)本研究論文的框架如下：第一章緒論1.1研究背景和意義1.2研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)1.3研究預(yù)期結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn)1.4研究計(jì)劃及進(jìn)度安排第二章分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算現(xiàn)有技術(shù)綜述2.1卡爾曼濾波算法2.2分布式航天器相對(duì)狀態(tài)解算研究現(xiàn)狀第三章分布式航天器數(shù)據(jù)集群處理3.1大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的處理3.2基于云平臺(tái)的數(shù)據(jù)并行處理框架第四章基于多源數(shù)據(jù)融合的相對(duì)狀態(tài)解算方法4.1多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)4.2相對(duì)狀態(tài)解算誤差降低方法第五章資源配置方案的優(yōu)化5.1卡爾曼濾波算法資源優(yōu)化問(wèn)題5.2統(tǒng)一的資源管理系統(tǒng)第六章改進(jìn)的序列卡爾曼濾波算法6.1卡爾曼濾波、序列卡爾曼濾波算法比較6.2改進(jìn)的序列卡爾曼濾波算法第七章研究結(jié)論和展望7.1研究結(jié)論7.2研究展望參考文獻(xiàn)：[1]A.BemporadandM.Morari,Controlofsystemsintegratinglogic,dynamics,andconstraints,Automatica,2000.[2]R.Brockett,Asymptoticstabilityandfeedbackstabilization,Differentialgeometryan